論文の概要: Enhancing Product Safety in E-Commerce with NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14363v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 22:10:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 14:14:25.896435
• Title: Enhancing Product Safety in E-Commerce with NLP
• Title（参考訳）: NLPによるEコマースにおける製品の安全性向上
• Authors: Kishaloy Halder, Josip Krapac, Dmitry Goryunov, Anthony Brew, Matti Lyra, Alsida Dizdari, William Gillett, Adrien Renahy, Sinan Tang
• Abstract要約: 本稿では,大規模多国籍eコマースプラットフォームであるZalandoが自然言語処理技術をどのように利用するかを示す。 Zalandoの顧客に関する安全問題の種類を体系的に説明します。 我々は、この中核となるビジネス問題を、高度に不均衡でノイズの多い多言語データを持つ教師付きテキスト分類問題にどのようにマッピングするかを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.895747769560711
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensuring safety of the products offered to the customers is of paramount importance to any e- commerce platform. Despite stringent quality and safety checking of products listed on these platforms, occasionally customers might receive a product that can pose a safety issue arising out of its use. In this paper, we present an innovative mechanism of how a large scale multinational e-commerce platform, Zalando, uses Natural Language Processing techniques to assist timely investigation of the potentially unsafe products mined directly from customer written claims in unstructured plain text. We systematically describe the types of safety issues that concern Zalando customers. We demonstrate how we map this core business problem into a supervised text classification problem with highly imbalanced, noisy, multilingual data in a AI-in-the-loop setup with a focus on Key Performance Indicator (KPI) driven evaluation. Finally, we present detailed ablation studies to show a comprehensive comparison between different classification techniques. We conclude the work with how this NLP model was deployed.
• Abstract（参考訳）: 顧客に提供される製品の安全性を確保することは、Eコマースプラットフォームにとって最重要事項である。 これらのプラットフォームにリストされている製品の厳密な品質と安全性のチェックにもかかわらず、顧客は、その使用から生じる安全性問題を引き起こす可能性のある製品を受け取ることがある。 本稿では,大規模多国籍電子商取引プラットフォームであるzalandoが,自然言語処理技術を用いて,非構造化平文テキストによる顧客の請求書から直接,潜在的に安全でない製品をタイムリーに調査する,という革新的なメカニズムを提案する。 Zalandoの顧客に関する安全問題の種類を体系的に説明します。 本稿では,キーパフォーマンスインジケータ(kpi)駆動評価に着目したai-in-the-loopセットアップにおける,高度に不均衡でノイズの多い多言語データを含む教師付きテキスト分類問題に,このコアビジネス問題をマッピングする方法を示す。 最後に,異なる分類手法の包括的比較を示すための詳細なアブレーション研究について述べる。 我々はこのNLPモデルがどのようにデプロイされたかで作業を終える。

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