Att ge omedelbara svar på produktfrågor på e-handelswebbplatser kan avsevärt förbättra tillfredsställelsen hos potentiella konsumenter. Vi föreslår ett nytt ramverk för att automatiskt besvara produktfrågor som nyligen ställts av användare genom att utnyttja befintliga QA-samlingar och granska samlingar på ett samordnat sätt. Vårt ramverk kan returnera en rankad lista över snippets som fungerar som det automatiska svaret för en given fråga, där varje snippet kan vara en mening från recensioner eller ett befintligt frågesvar par. En viktig deluppgift i vårt ramverk är rangordningen av frågebaserade svar. Inlärning för svar översyn ranking är utmanande eftersom det inte finns någon märkt svar översyn tillgängliga. Insamlingen av befintliga QA-par utnyttjas som fjärrövervakning för att lära sig rangordna svar. Med det föreslagna fjärrövervakningsparadigmet använder sig den inlärda svarsrankningsmodellen av kunskaperna i QA-paren och motsvarande återvunna granskningslistor. Omfattande experiment på dataset som samlats in från en kommersiell e-handelsplats i verkligheten visar hur effektivt vårt föreslagna ramverk är.
Med hjälp av Amazon data utvecklar REF ett ramverk som returnerar en rangordnad lista över meningar från recensioner eller befintliga frågesvar par för en given fråga.
Responding E-commerce Product Questions via Exploiting QA Collections and Reviews
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}