Abstrakta e-handelsplattformar kategoriserar sina produkter i en flernivå taxonomi träd med tusentals blad kategorier. Konventionella metoder för produktkategorisering baseras vanligtvis på algoritmer för maskininlärning. Dessa algoritmer tar produktinformation som indata (t.ex. titlar och beskrivningar) för att klassificera en produkt i en bladkategori. I detta dokument föreslår vi ett nytt paradigm baserat på maskinöversättning. I vårt tillvägagångssätt översätter vi en produkts naturliga språkbeskrivning till en sekvens av polletter som representerar en rot-till-blad-väg i en produkt taxonomi. I våra experiment på två stora verkliga datauppsättningar visar vi att vår strategi uppnår bättre prediktiv noggrannhet än ett toppmodernt klassificeringssystem för produktkategorisering. Dessutom visar vi att våra modeller för maskinöversättning kan föreslå meningsfulla nya vägar mellan tidigare oanslutna noder i ett taxonomiträd, vilket omvandlar taxonomi till en riktad acyklisk graf (DAG). Vi diskuterar hur den resulterande taxonomi DAG främjar användarvänlig navigering och hur den är mer anpassningsbar till nya produkter.
I REF föreslår författarna en översättningsbaserad metod för produktkategorisering i e-handelsplattformar.
Don't Classify, Translate: Multi-Level E-Commerce Product Categorization Via Machine Translation
{'venue': 'Workshop on Information Technologies and Systems 2018 (WITS2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}