論文の概要: A Unified Generative Approach to Product Attribute-Value Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05605v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 00:33:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 15:18:34.973841
• Title: A Unified Generative Approach to Product Attribute-Value Identification
• Title（参考訳）: 製品属性値識別のための統一生成的アプローチ
• Authors: Keiji Shinzato, Naoki Yoshinaga, Yandi Xia and Wei-Te Chen
• Abstract要約: 本稿では,製品属性値識別(PAVI)タスクに対する生成的アプローチについて検討する。 我々は、予め訓練された生成モデルT5を微調整し、与えられた製品テキストから属性値対のセットをターゲットシーケンスとしてデコードする。 提案手法が既存の抽出法や分類法よりも優れていることを示す実験結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.752749933406399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Product attribute-value identification (PAVI) has been studied to link products on e-commerce sites with their attribute values (e.g., <Material, Cotton>) using product text as clues. Technical demands from real-world e-commerce platforms require PAVI methods to handle unseen values, multi-attribute values, and canonicalized values, which are only partly addressed in existing extraction- and classification-based approaches. Motivated by this, we explore a generative approach to the PAVI task. We finetune a pre-trained generative model, T5, to decode a set of attribute-value pairs as a target sequence from the given product text. Since the attribute value pairs are unordered set elements, how to linearize them will matter; we, thus, explore methods of composing an attribute-value pair and ordering the pairs for the task. Experimental results confirm that our generation-based approach outperforms the existing extraction and classification-based methods on large-scale real-world datasets meant for those methods.
• Abstract（参考訳）: 製品属性値識別(pavi)は、製品テキストを手掛かりとして、eコマースサイトの製品とその属性値(例えば<material, cotton>)をリンクするために研究されている。 現実世界のeコマースプラットフォームからの技術的要求は、既存の抽出および分類に基づくアプローチでのみ対処される未確認値、マルチ属性値、標準値を扱うPAVIメソッドを必要とする。 そこで本研究では,PAVIタスクに対する生成的アプローチについて検討する。 我々は、予め訓練された生成モデルT5を微調整し、与えられた製品テキストから属性値対のセットをターゲットシーケンスとしてデコードする。 属性値ペアは順序付けされていない集合要素であるため、それらを線形化する方法が重要となる。 実験結果から,本手法は,既存の抽出および分類に基づく手法よりも優れていることが確認された。

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