論文の概要: Modified Query Expansion Through Generative Adversarial Networks for
Information Extraction in E-Commerce
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00036v1
- Date: Fri, 30 Dec 2022 19:21:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 16:23:45.264481
- Title: Modified Query Expansion Through Generative Adversarial Networks for
Information Extraction in E-Commerce
- Title（参考訳）: 電子商取引における情報抽出のためのジェネレーティブ・アドバイザリ・ネットワークによるクエリ拡張
- Authors: Altan Cakir and Mert Gurkan
- Abstract要約: 本研究は,eコマースにおける情報検索の有効性を高めるために,GAN(Generative Adversarial Network)を用いたクエリ拡張のための代替手法を提案する。
そこで本研究では,クエリを合成クエリで拡張することでキーワードを解消する,改良されたQE条件付きGAN(mQE-CGAN)フレームワークを提案する。
実験により,mQE-CGANフレームワークにおける条件構造の利用により,生成したシーケンスと参照ドキュメントのセマンティックな類似性が10%近く向上することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.713291434132985
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This work addresses an alternative approach for query expansion (QE) using a
generative adversarial network (GAN) to enhance the effectiveness of
information search in e-commerce. We propose a modified QE conditional GAN
(mQE-CGAN) framework, which resolves keywords by expanding the query with a
synthetically generated query that proposes semantic information from text
input. We train a sequence-to-sequence transformer model as the generator to
produce keywords and use a recurrent neural network model as the discriminator
to classify an adversarial output with the generator. With the modified CGAN
framework, various forms of semantic insights gathered from the query document
corpus are introduced to the generation process. We leverage these insights as
conditions for the generator model and discuss their effectiveness for the
query expansion task. Our experiments demonstrate that the utilization of
condition structures within the mQE-CGAN framework can increase the semantic
similarity between generated sequences and reference documents up to nearly 10%
compared to baseline models
- Abstract（参考訳）: 本研究は,eコマースにおける情報検索の有効性を高めるために,GAN(Generative Adversarial Network)を用いたクエリ拡張(QE)の代替手法を提案する。
テキスト入力から意味情報を提案する合成クエリでクエリを拡張し、キーワードを解消する改良型QE条件付きGAN(mQE-CGAN)フレームワークを提案する。
我々は、シーケンス-シーケンス変換トランスモデルを生成器として訓練し、キーワードを生成し、再帰ニューラルネットワークモデルを識別器として使用し、逆出力を生成器で分類する。
改良されたCGANフレームワークでは、クエリドキュメントコーパスから収集されたさまざまな意味的な洞察が生成プロセスに導入される。
これらの知見をジェネレータモデルの条件として活用し,クエリ拡張タスクの有効性について考察する。
実験により,mQE-CGANフレームワークにおける条件構造の利用により,生成シーケンスと参照ドキュメント間の意味的類似性が,ベースラインモデルと比較して10%近く向上することを示した。
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