論文の概要: DEFTri: A Few-Shot Label Fused Contextual Representation Learning For Product Defect Triage in e-Commerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11344v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 04:22:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 13:42:59.818729
• Title: DEFTri: A Few-Shot Label Fused Contextual Representation Learning For Product Defect Triage in e-Commerce
• Title（参考訳）: DEFTri:eコマースにおける製品欠陥トリアージのためのコンテキスト表現学習
• Authors: Ipsita Mohanty
• Abstract要約: 本研究は, ラベルを融合したテキスト埋め込み上で, 微細調整した最先端のBERTを用いて, 自動欠陥トリアージ(DEFTri)を実現するための新しいフレームワークを提案する。 マルチラベルテキスト分類欠陥トリアージタスクには、弱い監督と敵対的学習を用いた製品欠陥のWalmart独自のデータセットも導入しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Defect Triage is a time-sensitive and critical process in a large-scale agile software development lifecycle for e-commerce. Inefficiencies arising from human and process dependencies in this domain have motivated research in automated approaches using machine learning to accurately assign defects to qualified teams. This work proposes a novel framework for automated defect triage (DEFTri) using fine-tuned state-of-the-art pre-trained BERT on labels fused text embeddings to improve contextual representations from human-generated product defects. For our multi-label text classification defect triage task, we also introduce a Walmart proprietary dataset of product defects using weak supervision and adversarial learning, in a few-shot setting.
• Abstract（参考訳）: Defect Triageは、Eコマースのための大規模なアジャイルソフトウェア開発ライフサイクルにおいて、時間に敏感で重要なプロセスである。 このドメインにおける人間とプロセス依存性から生じる非効率性は、機械学習を使用して、適格なチームに欠陥を正確に割り当てる自動アプローチの研究を動機付けています。 本研究では,人為的に生成した製品欠陥からコンテキスト表現を改善するために,ラベルを融合したテキスト埋め込み上で,微細調整された最先端のBERTを用いた自動欠陥トリアージ(DEFTri)を提案する。 当社のマルチラベルテキスト分類欠陥トリアージタスクでは,弱い監督と敵意学習を用いたwalmart独自の製品欠陥データセットも,少数の設定で導入しています。

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