論文の概要: FolkScope: Intention Knowledge Graph Construction for E-commerce Commonsense Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08316v2
• Date: Thu, 11 May 2023 16:33:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 18:28:13.168374
• Title: FolkScope: Intention Knowledge Graph Construction for E-commerce Commonsense Discovery
• Title（参考訳）: FolkScope:Eコマースコモンセンスディスカバリのための意図的知識グラフ構築
• Authors: Changlong Yu, Weiqi Wang, Xin Liu, Jiaxin Bai, Yangqiu Song, Zheng Li, Yifan Gao, Tianyu Cao, and Bing Yin
• Abstract要約: FolkScopeは、アイテムの購入に関する人間の心の構造を明らかにするためのフレームワークである。 我々はeコマース固有のプロンプトを通じて意図的なアサーションを生成する。 サンプル意図の妥当性と典型性ラベルをトレーニングデータとしてアノテートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.05123266221752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Understanding users' intentions in e-commerce platforms requires commonsense knowledge. In this paper, we present FolkScope, an intention knowledge graph construction framework to reveal the structure of humans' minds about purchasing items. As commonsense knowledge is usually ineffable and not expressed explicitly, it is challenging to perform information extraction. Thus, we propose a new approach that leverages the generation power of large language models~(LLMs) and human-in-the-loop annotation to semi-automatically construct the knowledge graph. LLMs first generate intention assertions via e-commerce-specific prompts to explain shopping behaviors, where the intention can be an open reason or a predicate falling into one of 18 categories aligning with ConceptNet, e.g., IsA, MadeOf, UsedFor, etc. Then we annotate plausibility and typicality labels of sampled intentions as training data in order to populate human judgments to all automatic generations. Last, to structurize the assertions, we propose pattern mining and conceptualization to form more condensed and abstract knowledge. Extensive evaluations and studies demonstrate that our constructed knowledge graph can well model e-commerce knowledge and have many potential applications.
• Abstract（参考訳）: eコマースプラットフォームにおけるユーザの意図を理解するには、常識的な知識が必要です。 本稿では、商品購入に関する人間の心の構造を明らかにするための意図的知識グラフ構築フレームワークであるFolkScopeを提案する。 常識知識は一般に有効ではなく、明示的に表現されていないため、情報抽出を行うことは困難である。 そこで我々は,知識グラフを半自動的に構築するために,大規模言語モデル~(llms)とヒューマン・イン・ザ・ループアノテーションの生成力を活用する新しい手法を提案する。 LLMはまず、eコマース固有のプロンプトを通じて意図的なアサーションを生成して、その意図がオープンな理由であるか、あるいはConceptNet、IsA、MadeOf、UsedForなどと整合した18のカテゴリの1つに該当する述語となるようなショッピング行動を説明する。 そこで我々は,すべての自動世代に人的判断を投入するために,サンプル意図の妥当性と典型性ラベルをトレーニングデータとして注釈付けする。 最後に,アサーションを構造化するために,より凝縮し抽象的な知識を形成するパターンマイニングと概念化を提案する。 大規模な評価と研究は、構築された知識グラフが電子商取引の知識をうまくモデル化し、多くの潜在的な応用を持つことを示す。

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