Med miljarder databasgenererade sidor på webben där konsumenterna enkelt kan lägga prissatta produkterbjudanden till sin virtuella kundvagn, kommer flera möjligheter att bli möjliga när vi automatiskt kan känna igen exakt vad som erbjuds till försäljning på varje sida. Vi presenterar en fallstudie av ett utplacerat datadrivet system som först delar enskilda titlar i semantiskt klassificerade undersegment, och sedan använder denna information för att förbättra en hyperlänk insättningstjänst. För att uppnå denna process föreslår vi en notstruktur som är allmän nog att gälla för att erbjuda titlar från de flesta e-handelsindustrier samtidigt som den är tillräckligt specifik för att identifiera användbara semantik om varje erbjudande. För att automatisera tolkningsuppgiften tillämpar vi den bästa praxisen för utbildning av en övervakad villkorlig slumpmässig fältmodell och upptäcker att skapandet av separata förutsägelsemodeller för vissa av branscherna tillsammans med användningen av modeller ger den bästa prestandan hittills. Vi rapporterar vidare om en verklig tillämpning av den utbildade tolken på uppgiften att odla en lexisk ordbok av produktrelaterade termer som kritiskt ger bakgrundskunskap till en affiliate-marknadsföring hyperlink insättningstjänst. På regelbunden basis tillämpar vi tolken för att erbjuda titlar för att producera en stor uppsättning märkta termer. Från dessa kandidater väljer vi de mest säkra nya termer för granskning av crowd-sourced notatorer. De överenskomna villkoren läggs sedan till i ett lexikon som avsevärt förbättrar prestandan för länk-inmatningstjänsten. Slutligen, för att ständigt förbättra systemets prestanda, vi omskola modellen på ett online-sätt genom att utföra ytterligare anteckningar på titlar med felaktiga förutsägelser på varje sats.
Ett liknande arbete som använder villkorliga slumpmässiga fält för styckning produkt erbjudande titlar är REF.
Shallow semantic parsing of product offering titles (for better automatic hyperlink insertion)
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}