論文の概要: CPR: Leveraging LLMs for Topic and Phrase Suggestion to Facilitate Comprehensive Product Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13993v1
- Date: Fri, 18 Apr 2025 17:11:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-30 05:57:19.913954
- Title: CPR: Leveraging LLMs for Topic and Phrase Suggestion to Facilitate Comprehensive Product Reviews
- Title（参考訳）: CPR: 包括的な製品レビューを支援するトピックとフレーズの提案にLLMを活用する
- Authors: Ekta Gujral, Apurva Sinha, Lishi Ji, Bijayani Sanghamitra Mishra,
- Abstract要約: 本稿では,ユーザによる洞察に富んだレビュー作成を支援する新しい手法であるCPRについて述べる。
まず、製品固有の評価用語をユーザに提示し、次に、これらの評価に基づいて目的のフレーズ提案を生成する。
我々は、テキストからテキストへのLLMを用いてCPRを評価し、その性能をWalmartの実際の顧客レビューと比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164902
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Consumers often heavily rely on online product reviews, analyzing both quantitative ratings and textual descriptions to assess product quality. However, existing research hasn't adequately addressed how to systematically encourage the creation of comprehensive reviews that capture both customers sentiment and detailed product feature analysis. This paper presents CPR, a novel methodology that leverages the power of Large Language Models (LLMs) and Topic Modeling to guide users in crafting insightful and well-rounded reviews. Our approach employs a three-stage process: first, we present users with product-specific terms for rating; second, we generate targeted phrase suggestions based on these ratings; and third, we integrate user-written text through topic modeling, ensuring all key aspects are addressed. We evaluate CPR using text-to-text LLMs, comparing its performance against real-world customer reviews from Walmart. Our results demonstrate that CPR effectively identifies relevant product terms, even for new products lacking prior reviews, and provides sentiment-aligned phrase suggestions, saving users time and enhancing reviews quality. Quantitative analysis reveals a 12.3% improvement in BLEU score over baseline methods, further supported by manual evaluation of generated phrases. We conclude by discussing potential extensions and future research directions.
- Abstract（参考訳）: 消費者はしばしばオンライン製品レビューに大きく依存し、量的評価とテキストによる説明の両方を分析して製品の品質を評価する。
しかし、既存の研究は、顧客感情と詳細な製品特徴分析の両方を捉える包括的なレビューの作成を体系的に奨励する方法を適切に解決していない。
本稿では,LLM(Large Language Models)とトピックモデリング(Topic Modeling)の力を生かした新しい手法であるCPRについて述べる。
アプローチには3段階のプロセスが採用されている: まず、製品固有の評価用語をユーザに提示し、次に、これらの評価に基づいて目的のフレーズ提案を生成し、次に、トピックモデリングを通じてユーザ記述テキストを統合し、すべての重要な側面に対処する。
我々は、テキストからテキストへのLLMを用いてCPRを評価し、その性能をWalmartの実際の顧客レビューと比較した。
以上の結果から,CPRは,事前レビューを欠いた新製品であっても,関連商品の用語を効果的に識別し,ユーザ時間を節約し,レビュー品質の向上を図っている。
定量的分析により、BLEUスコアがベースライン法よりも12.3%向上し、さらに生成されたフレーズのマニュアル評価によって支持された。
将来的な拡張と今後の研究方向性について論じる。
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