論文の概要: A Multi-Granularity Matching Attention Network for Query Intent
Classification in E-commerce Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15870v1
- Date: Tue, 28 Mar 2023 10:25:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 15:37:30.851406
- Title: A Multi-Granularity Matching Attention Network for Query Intent
Classification in E-commerce Retrieval
- Title（参考訳）: E-Commerce Retrievalにおけるクエリインテント分類のためのマルチグラニュリティマッチング注意ネットワーク
- Authors: Chunyuan Yuan, Yiming Qiu, Mingming Li, Haiqing Hu, Songlin Wang,
Sulong Xu
- Abstract要約: 本稿では,クエリインテント分類のためのMMAN(Multi-granularity Matching Attention Network)を提案する。
MMANには、セルフマッチングモジュール、シャルレベルマッチングモジュール、セマンティックレベルマッチングモジュールの3つのモジュールが含まれている。
我々は大規模なオフラインおよびオンラインA/B実験を行い、MMANが強いベースラインを著しく上回ることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.034096715927731
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Query intent classification, which aims at assisting customers to find
desired products, has become an essential component of the e-commerce search.
Existing query intent classification models either design more exquisite models
to enhance the representation learning of queries or explore label-graph and
multi-task to facilitate models to learn external information. However, these
models cannot capture multi-granularity matching features from queries and
categories, which makes them hard to mitigate the gap in the expression between
informal queries and categories.
This paper proposes a Multi-granularity Matching Attention Network (MMAN),
which contains three modules: a self-matching module, a char-level matching
module, and a semantic-level matching module to comprehensively extract
features from the query and a query-category interaction matrix. In this way,
the model can eliminate the difference in expression between queries and
categories for query intent classification. We conduct extensive offline and
online A/B experiments, and the results show that the MMAN significantly
outperforms the strong baselines, which shows the superiority and effectiveness
of MMAN. MMAN has been deployed in production and brings great commercial value
for our company.
- Abstract（参考訳）: 顧客が希望する製品を見つけるのを支援することを目的としたクエリインテント分類は、eコマース検索の重要なコンポーネントとなっている。
既存のクエリインテント分類モデルは、クエリの表現学習を強化するためにより優れたモデルを設計するか、モデルが外部情報を学ぶのを容易にするためにラベルグラフとマルチタスクを探索する。
しかし、これらのモデルはクエリやカテゴリから複数の粒度マッチング機能をキャプチャできないため、非公式なクエリとカテゴリ間の表現のギャップを緩和することは困難である。
本稿では,MMAN(Multi-granularity Matching Attention Network)を提案する。MMAN(Multi-granularity Matching Attention Network)は,クエリから特徴を包括的に抽出する自己マッチングモジュール,シャルレベルマッチングモジュール,セマンティックレベルマッチングモジュールの3つのモジュールを含む。
このようにして、このモデルはクエリとクエリ意図分類のカテゴリ間の表現の違いを取り除くことができる。
大規模なオフラインおよびオンラインA/B実験を行い、MMANがMMANの優位性と有効性を示す強力なベースラインを著しく上回ることを示す。
MMANは本番環境にデプロイされ、当社にとって大きな商業的価値をもたらしています。
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