Frågesvar spelar en viktig roll i e-handeln eftersom det gör det möjligt för potentiella kunder att aktivt söka viktig information om produkter eller tjänster för att hjälpa sitt köp beslutsfattande. Inspirerad av de senaste framgångarna med maskinläsförståelse (MRC) på formella dokument, utforskar detta papper potentialen att omvandla kundrecensioner till en stor källa till kunskap som kan utnyttjas för att svara på användarfrågor. Vi kallar detta problem Review Läsförståelse (RRC). Såvitt vi vet har inget befintligt arbete på RRC utförts. I detta arbete bygger vi först en RRC dataset som kallas ReviewRC baserat på ett populärt riktmärke för aspektbaserad känsloanalys. Eftersom ReviewRC har begränsade utbildningsexempel för RRC (och även för aspektbaserad känsloanalys), utforskar vi sedan en ny strategi efter utbildningen på den populära språkmodellen BERT för att förbättra prestandan av finjustering av BERT för RRC. För att visa tillvägagångssättets allmängiltighet tillämpas den föreslagna efterutbildningen även på vissa andra översynsbaserade uppgifter, t.ex. Experimentella resultat visar att den föreslagna efterutbildningen är mycket effektiv 1.
I ett nyligen publicerat dokument REF visar författarna också att användningen av in-domändata kan förbättra prestandan hos den senaste språkmodellen (BERT).
BERT Post-Training for Review Reading Comprehension and Aspect-based Sentiment Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}