論文の概要: PSCon: Product Search Through Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13881v3
- Date: Sun, 27 Apr 2025 11:19:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-29 14:13:21.319004
- Title: PSCon: Product Search Through Conversations
- Title（参考訳）: PSCon: 会話による製品検索
- Authors: Jie Zou, Mohammad Aliannejadi, Evangelos Kanoulas, Shuxi Han, Heli Ma, Zheng Wang, Yang Yang, Heng Tao Shen,
- Abstract要約: Conversational Product Search (CPS)システムは自然言語でユーザと対話し、パーソナライズされたコンテキスト対応の製品リストを提供する。
CPSに関する既存の研究のほとんどは、人間のような言語によって駆動される実際のCPSデータセットが欠如しているため、シミュレートされた会話に限られている。
本稿では,CPSデータ収集プロトコルを提案し,PSConと呼ばれる新しいCPSデータセットを作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.94925947614474
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conversational Product Search ( CPS ) systems interact with users via natural language to offer personalized and context-aware product lists. However, most existing research on CPS is limited to simulated conversations, due to the lack of a real CPS dataset driven by human-like language. Moreover, existing conversational datasets for e-commerce are constructed for a particular market or a particular language and thus can not support cross-market and multi-lingual usage. In this paper, we propose a CPS data collection protocol and create a new CPS dataset, called PSCon, which assists product search through conversations with human-like language. The dataset is collected by a coached human-human data collection protocol and is available for dual markets and two languages. By formulating the task of CPS, the dataset allows for comprehensive and in-depth research on six subtasks: user intent detection, keyword extraction, system action prediction, question selection, item ranking, and response generation. Moreover, we present a concise analysis of the dataset and propose a benchmark model on the proposed CPS dataset. Our proposed dataset and model will be helpful for facilitating future research on CPS.
- Abstract（参考訳）: Conversational Product Search (CPS)システムは自然言語でユーザと対話し、パーソナライズされたコンテキスト対応の製品リストを提供する。
しかし、CPSに関する既存の研究のほとんどは、人間のような言語によって駆動される実際のCPSデータセットが欠如しているため、シミュレートされた会話に限られている。
さらに、電子商取引のための既存の会話データセットは、特定の市場または特定の言語のために構築されており、したがって、市場横断および多言語使用をサポートしない。
本稿では,CPSデータ収集プロトコルを提案し,PSConと呼ばれる新しいCPSデータセットを作成する。
データセットは、トレーニングされた人間と人間のデータ収集プロトコルによって収集され、デュアルマーケットと2つの言語で利用可能である。
CPSのタスクを定式化することにより、ユーザ意図の検出、キーワード抽出、システムアクション予測、質問選択、項目ランキング、応答生成の6つのサブタスクについて、包括的で詳細な調査が可能になる。
さらに,データセットの簡潔な解析を行い,提案したCPSデータセットのベンチマークモデルを提案する。
提案するデータセットとモデルは,今後のCPS研究に役立つだろう。
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