論文の概要: Automated Query-Product Relevance Labeling using Large Language Models for E-commerce Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15990v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 22:59:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:58:49.380533
• Title: Automated Query-Product Relevance Labeling using Large Language Models for E-commerce Search
• Title（参考訳）: Eコマース検索のための大規模言語モデルを用いたクエリ-製品関連ラベルの自動作成
• Authors: Jayant Sachdev, Sean D Rosario, Abhijeet Phatak, He Wen, Swati Kirti, Chittaranjan Tripathy,
• Abstract要約: クエリとプロダクトのペアをアノテートするための従来のアプローチは、人間ベースのラベリングサービスに依存している。 本研究では,Large Language Models (LLMs) が,人間ラベル作成者に必要な時間とコストのごく一部で,このタスクにおける人間レベルの精度にアプローチ可能であることを示す。 この拡張性のある人間のアノテーションの代替は、情報検索領域に重大な影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.392843594990172
• License:
• Abstract: Accurate query-product relevance labeling is indispensable to generate ground truth dataset for search ranking in e-commerce. Traditional approaches for annotating query-product pairs rely on human-based labeling services, which is expensive, time-consuming and prone to errors. In this work, we explore the application of Large Language Models (LLMs) to automate query-product relevance labeling for large-scale e-commerce search. We use several publicly available and proprietary LLMs for this task, and conducted experiments on two open-source datasets and an in-house e-commerce search dataset. Using prompt engineering techniques such as Chain-of-Thought (CoT) prompting, In-context Learning (ICL), and Retrieval Augmented Generation (RAG) with Maximum Marginal Relevance (MMR), we show that LLM's performance has the potential to approach human-level accuracy on this task in a fraction of the time and cost required by human-labelers, thereby suggesting that our approach is more efficient than the conventional methods. We have generated query-product relevance labels using LLMs at scale, and are using them for evaluating improvements to our search algorithms. Our work demonstrates the potential of LLMs to improve query-product relevance thus enhancing e-commerce search user experience. More importantly, this scalable alternative to human-annotation has significant implications for information retrieval domains including search and recommendation systems, where relevance scoring is crucial for optimizing the ranking of products and content to improve customer engagement and other conversion metrics.
• Abstract（参考訳）: eコマースにおける検索ランキングの土台真実データセットを生成するには,正確なクエリ製品関連ラベル作成が不可欠である。 クエリとプロダクトのペアをアノテートするための従来のアプローチは、人ベースのラベリングサービスに依存している。 本研究では,大規模eコマース検索のためのクエリ製品関連ラベリングを自動化するために,LLM(Large Language Models)の適用について検討する。 このタスクには,複数の公開かつプロプライエタリなLCMを使用し,オープンソースの2つのデータセットと社内Eコマース検索データセットの実験を行った。 CoT(Chain-of-Thought)プロンプト,ICL(Retrieval Augmented Generation),MMR(Maximum Marginal Relevance)を併用したRAG(Retrieval Augmented Generation)などの素早いエンジニアリング技術を用いて,LLMの性能は,従来の手法よりも効率がよいことを示す。 LLMを大規模に使用してクエリ生成関連ラベルを生成し,検索アルゴリズムの改良を評価する。 本研究は,LLMがクエリ製品関連性を向上させる可能性を示し,eコマース検索ユーザエクスペリエンスを向上する。 より重要なのは、このスケーラブルなヒューマンアノテーションの代替手段は、検索やレコメンデーションシステムを含む情報検索ドメインに重要な意味を持ち、製品やコンテンツのランク付けを最適化し、顧客エンゲージメントやその他のコンバージョンメトリクスを改善する上で、関連性スコアが不可欠であることだ。

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