論文の概要: M3PS: End-to-End Multi-Grained Multi-Modal Attribute-Aware Product Summarization in E-commerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11351v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 11:00:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 18:19:25.410018
• Title: M3PS: End-to-End Multi-Grained Multi-Modal Attribute-Aware Product Summarization in E-commerce
• Title（参考訳）: M3PS:Eコマースにおけるマルチグリッド型マルチモーダル属性対応製品要約
• Authors: Tao Chen, Ze Lin, Hui Li, Jiayi Ji, Yiyi Zhou, Guanbin Li and Rongrong Ji
• Abstract要約: マルチモーダル製品要約(MMPS)は、顧客の興味を引き付け、購入意欲を高めることを目的としている。 既存のMMPS手法は有望な性能を達成した。 本稿では,eコマースにおける高品質な製品要約を生成するために,エンド・ツー・エンドのマルチモーダル属性対応製品要約手法(M3PS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.5217515566437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given the long textual product information and the product image, Multi-Modal Product Summarization (MMPS) aims to attract customers' interest and increase their desire to purchase by highlighting product characteristics with a short textual summary. Existing MMPS methods have achieved promising performance. Nevertheless, there still exist several problems: 1) lack end-to-end product summarization, 2) lack multi-grained multi-modal modeling, and 3) lack multi-modal attribute modeling. To address these issues, we propose an end-to-end multi-grained multi-modal attribute-aware product summarization method (M3PS) for generating high-quality product summaries in e-commerce. M3PS jointly models product attributes and generates product summaries. Meanwhile, we design several multi-grained multi-modal tasks to better guide the multi-modal learning of M3PS. Furthermore, we model product attributes based on both text and image modalities so that multi-modal product characteristics can be manifested in the generated summaries. Extensive experiments on a real large-scale Chinese e-commence dataset demonstrate that our model outperforms state-of-the-art product summarization methods w.r.t. several summarization metrics.
• Abstract（参考訳）: 長いテキスト製品情報と製品イメージから、MMPS(Multi-Modal Product Summarization)は、顧客の興味を惹きつけ、短いテキスト要約で商品の特徴を強調して購入意欲を高めることを目的としている。 既存のMMPS手法は有望な性能を達成した。 しかし、いくつかの問題がある。 1)エンドツーエンドの製品要約が欠如している。 2)マルチモーダルモデリングの欠如,および 3)マルチモーダル属性モデリングの欠如。 これらの課題に対処するため,eコマースにおける高品質な製品要約を生成するために,エンド・ツー・エンドのマルチモーダル属性対応製品要約法(M3PS)を提案する。 M3PSは共同で製品属性をモデル化し、製品要約を生成する。 一方,M3PSのマルチモーダル学習を指導するために,複数のマルチモーダルタスクを設計する。 さらに,テキストと画像の両方のモダリティに基づいて製品属性をモデル化し,生成した要約にマルチモーダルな製品特性を示す。 実大規模中国のe-commenceデータセットに対する大規模な実験により、我々のモデルは、いくつかの要約指標を用いて、最先端の製品要約手法より優れていることを示した。

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