論文の概要: Universal Model in Online Customer Service

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15666v1
• Date: Sat, 24 Feb 2024 00:41:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 17:29:49.646109
• Title: Universal Model in Online Customer Service
• Title（参考訳）: オンラインカスタマサービスにおけるユニバーサルモデル
• Authors: Shu-Ting Pi, Cheng-Ping Hsieh, Qun Liu, Yuying Zhu
• Abstract要約: 本稿では,eコマースにおけるオンライン顧客サービスを改善するためのソリューションについて紹介する。 我々の新しいアプローチは、機械学習技術を用いて顧客の質問をテキストにタグ付けし、質問と対応するラベルのレポジトリを作成することである。 個別のモデルトレーニングとメンテナンスの必要性をなくすことで、我々のアプローチはモデル開発サイクルとコストの両方を削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.375293046101657
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building machine learning models can be a time-consuming process that often takes several months to implement in typical business scenarios. To ensure consistent model performance and account for variations in data distribution, regular retraining is necessary. This paper introduces a solution for improving online customer service in e-commerce by presenting a universal model for predict-ing labels based on customer questions, without requiring training. Our novel approach involves using machine learning techniques to tag customer questions in transcripts and create a repository of questions and corresponding labels. When a customer requests assistance, an information retrieval model searches the repository for similar questions, and statistical analysis is used to predict the corresponding label. By eliminating the need for individual model training and maintenance, our approach reduces both the model development cycle and costs. The repository only requires periodic updating to maintain accuracy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの構築は、典型的なビジネスシナリオで実装されるのに数ヶ月を要する場合が多い。 データ分散における一貫したモデル性能を保証するためには、定期的な再訓練が必要である。 本稿では,eコマースにおけるオンライン顧客サービスを改善するためのソリューションについて紹介する。 我々の新しいアプローチは、機械学習技術を用いて顧客の質問をテキストにタグ付けし、質問と対応するラベルのリポジトリを作成することである。 顧客が支援を要求すると、情報検索モデルは同様の質問をリポジトリに検索し、統計分析を用いて対応するラベルを予測する。 個別のモデルトレーニングとメンテナンスの必要性を排除することで、我々のアプローチはモデル開発サイクルとコストの両方を削減する。 リポジトリは、正確性を維持するために定期的な更新のみを必要とする。

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