論文の概要: InstructPTS: Instruction-Tuning LLMs for Product Title Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16361v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 04:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 16:47:53.566648
• Title: InstructPTS: Instruction-Tuning LLMs for Product Title Summarization
• Title（参考訳）: instructpts: 製品タイトル要約のための命令チューニングllm
• Authors: Besnik Fetahu, Zhiyu Chen, Oleg Rokhlenko, Shervin Malmasi
• Abstract要約: InstructPTSはProduct Title Summarization(PTS)タスクの制御可能なアプローチである 提案手法は,新しい指導的微調整戦略を用いて学習し,様々な基準に従って製品タイトルを要約することができる。 提案手法は,14点以上のBLEU点と8点以上のROUGE点を改良し,より正確な製品名要約を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.87781022894529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: E-commerce product catalogs contain billions of items. Most products have lengthy titles, as sellers pack them with product attributes to improve retrieval, and highlight key product aspects. This results in a gap between such unnatural products titles, and how customers refer to them. It also limits how e-commerce stores can use these seller-provided titles for recommendation, QA, or review summarization. Inspired by recent work on instruction-tuned LLMs, we present InstructPTS, a controllable approach for the task of Product Title Summarization (PTS). Trained using a novel instruction fine-tuning strategy, our approach is able to summarize product titles according to various criteria (e.g. number of words in a summary, inclusion of specific phrases, etc.). Extensive evaluation on a real-world e-commerce catalog shows that compared to simple fine-tuning of LLMs, our proposed approach can generate more accurate product name summaries, with an improvement of over 14 and 8 BLEU and ROUGE points, respectively.
• Abstract（参考訳）: Eコマース製品カタログには何十億ものアイテムが含まれている。 ほとんどの製品には長いタイトルがあり、売り手は検索を改善するために製品属性を詰め込み、重要な製品側面を強調する。 これにより、このような不自然な製品タイトルと、顧客がそれらを参照する方法のギャップが生じる。 また、eコマースストアは、レコメンデーションやQA、レビューの要約のために、これらの売り手が提供するタイトルを利用できる。 命令調整llmに関する最近の研究に触発されて,製品タイトル要約(pts)タスクの制御可能なアプローチであるinstructptsを提案する。 新しい指示の微調整戦略を使って訓練されたこのアプローチは、様々な基準(要約中の単語数、特定のフレーズの包含など)に従って製品タイトルを要約することができる。 実世界のeコマースカタログの広範な評価は、llmの単純な微調整と比較して、提案手法がより正確な製品名要約を生成できることを示し、それぞれ14 bleu と 8 rouge point を改良した。

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