論文の概要: Leveraging Customer Feedback for Multi-modal Insight Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09999v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 20:45:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 03:43:37.193022
• Title: Leveraging Customer Feedback for Multi-modal Insight Extraction
• Title（参考訳）: マルチモーダルインサイト抽出のための顧客フィードバックの活用
• Authors: Sandeep Sricharan Mukku, Abinesh Kanagarajan, Pushpendu Ghosh, Chetan Aggarwal,
• Abstract要約: 企業は、製品やサービスを強化するために、テキストや画像など、さまざまなモダリティで顧客からのフィードバックの恩恵を受けることができる。 ユーザからのフィードバックから,行動可能なテキストセグメントとイメージのペアをひとつのパスで抽出することは困難である。 本稿では,画像とテキスト情報を潜在空間で融合し,関連したフィードバックセグメントを抽出するためにデコードする,新しいマルチモーダル手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.998641875699016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Businesses can benefit from customer feedback in different modalities, such as text and images, to enhance their products and services. However, it is difficult to extract actionable and relevant pairs of text segments and images from customer feedback in a single pass. In this paper, we propose a novel multi-modal method that fuses image and text information in a latent space and decodes it to extract the relevant feedback segments using an image-text grounded text decoder. We also introduce a weakly-supervised data generation technique that produces training data for this task. We evaluate our model on unseen data and demonstrate that it can effectively mine actionable insights from multi-modal customer feedback, outperforming the existing baselines by $14$ points in F1 score.
• Abstract（参考訳）: 企業は、製品やサービスを強化するために、テキストや画像など、さまざまなモダリティで顧客からのフィードバックの恩恵を受けることができる。 しかし、1回のパスで顧客からのフィードバックから行動可能なテキストセグメントと画像のペアを抽出することは困難である。 本稿では,画像テキストグラウンドドテキストデコーダを用いて,画像とテキスト情報を潜伏空間に融合し,関連するフィードバックセグメントを抽出する,新しいマルチモーダル手法を提案する。 また、このタスクのためのトレーニングデータを生成する弱教師付きデータ生成手法も導入する。 我々は、不適切なデータに基づいてモデルを評価し、F1スコアにおいて既存のベースラインを14ドルポイント上回る、マルチモーダルな顧客フィードバックから実行可能な洞察を効果的にマイニングできることを実証した。

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