論文の概要: Consistent Text Categorization using Data Augmentation in e-Commerce
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05402v2
- Date: Tue, 30 May 2023 08:47:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 00:40:56.894678
- Title: Consistent Text Categorization using Data Augmentation in e-Commerce
- Title（参考訳）: eコマースにおけるデータ拡張を用いた一貫性テキスト分類
- Authors: Guy Horowitz, Stav Yanovsky Daye, Noa Avigdor-Elgrabli, Ariel Raviv
- Abstract要約: 一貫性のあるテキスト分類のための新しいフレームワークを提案する。
私たちの目標は、本番レベルのパフォーマンスを維持しながら、モデルの一貫性を改善することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.558017967663767
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The categorization of massive e-Commerce data is a crucial, well-studied
task, which is prevalent in industrial settings. In this work, we aim to
improve an existing product categorization model that is already in use by a
major web company, serving multiple applications. At its core, the product
categorization model is a text classification model that takes a product title
as an input and outputs the most suitable category out of thousands of
available candidates. Upon a closer inspection, we found inconsistencies in the
labeling of similar items. For example, minor modifications of the product
title pertaining to colors or measurements majorly impacted the model's output.
This phenomenon can negatively affect downstream recommendation or search
applications, leading to a sub-optimal user experience.
To address this issue, we propose a new framework for consistent text
categorization. Our goal is to improve the model's consistency while
maintaining its production-level performance. We use a semi-supervised approach
for data augmentation and presents two different methods for utilizing
unlabeled samples. One method relies directly on existing catalogs, while the
other uses a generative model. We compare the pros and cons of each approach
and present our experimental results.
- Abstract（参考訳）: 巨大なeコマースデータの分類は、産業環境で広く普及している、重要かつ十分に研究されたタスクである。
本研究は,既存の製品分類モデルの改良を目標とし,すでに大手web企業によって利用されており,複数のアプリケーションに対応している。
その中核となる製品分類モデルは、製品タイトルを入力として取り、数千の候補の中から最も適したカテゴリを出力するテキスト分類モデルである。
より精査した結果,類似項目のラベル付けに矛盾が認められた。
例えば、色や測定に関連する製品タイトルの小さな変更は、モデルの出力に大きな影響を与えました。
この現象は下流のレコメンデーションや検索アプリケーションに悪影響を与え、最適なユーザーエクスペリエンスを損なう。
この問題に対処するため,一貫したテキスト分類のための新しいフレームワークを提案する。
私たちの目標は、プロダクションレベルのパフォーマンスを維持しながら、モデルの一貫性を改善することです。
データ拡張に半教師付きアプローチを用い、ラベルなしサンプルを利用する2つの異なる方法を提案する。
1つの方法は既存のカタログに直接依存し、もう1つは生成モデルを使用する。
それぞれのアプローチの長所と短所を比較し,実験結果を示す。
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