Online recensioner är ofta vår första call port när man överväger produkter och inköp på nätet. När vi utvärderar ett eventuellt köp kan vi ha en specifik fråga i åtanke, t.ex. Får den här barnstolen plats i en 747:a? eller "kommer jag att gilla denna platta om jag gillade Taylor Swift's 1989?". För att besvara sådana frågor måste vi antingen vada genom enorma volymer av konsumentrecensioner i hopp om att hitta en som är relevant, eller på annat sätt ställa vår fråga direkt till gemenskapen via ett Q/A-system. I detta dokument hoppas vi kunna förena dessa två paradigm: med tanke på en stor mängd tidigare besvarade frågor om produkter, hoppas vi automatiskt få reda på om en översyn av en produkt är relevant för en given fråga. Vi formulerar detta som ett maskininlärningsproblem med hjälp av en blandning av experter-typ ram-här varje översyn är en "expert" som får rösta om svaret på en viss fråga; samtidigt lär vi oss en relevans funktion så att "relevanta" recensioner är de som röstar korrekt. Vid provtillfället tillåter denna inlärda relevansfunktion oss att ytrecensioner som är relevanta för nya frågor on-demand. Vi utvärderar vårt system, Moqa, på en ny corpus av 1,4 miljoner frågor (och svar) och 13 miljoner recensioner. Vi visar kvantitativt att det är effektivt att ta itu med både binära och öppna frågor, och kvalitativt att det tar upp utvärderingar som mänskliga utvärderare anser vara relevanta.
I REF föreslås en maskininlärningsmodell för att identifiera de utvärderingar som är relevanta för en produktrelaterad fråga.
Addressing Complex and Subjective Product-Related Queries with Customer Reviews
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}