Instant Answering in E-Commerce Buyer-Seller Messaging using Message-to-Question Reformulation

要約

電子商取引の顧客は、購入を決定するために詳細な製品情報を頻繁に求めており、販売者に直接問い合わせて詳細な問い合わせを行うのが一般的です。
この手動応答要件により、追加コストが発生し、応答時間は数時間から数日まで変動するため、購入者のショッピング エクスペリエンスが混乱します。
私たちは、ドメイン固有のフェデレーテッド質問応答 (QA) システムを使用して、大手電子商取引ストアの販売者への購入者の問い合わせを自動化することを目指しています。
主な課題は、単一の質問用に設計された現在の QA システムを、顧客の詳細な質問に対応できるように適応させることです。
私たちは、低レイテンシーのシーケンス間アプローチである MESSAGE-TO-QUESTION ( M2Q ) でこれに対処します。
メッセージから最も重要な情報を特定して抽出することで、購入者のメッセージを簡潔な質問に再定式化します。
ベースラインと比較した評価では、M2Q により質問の理解が 757% 向上し、連合 QA システムからの回答率が 1,746% 向上したことが示されています。
ライブ導入により、自動応答により販売者が年間数百万件のメッセージに手動で応答する手間が省け、購入者が返信を待つ必要がなくなるため、顧客の購入決定が迅速化されることがわかりました。

要約(オリジナル)

E-commerce customers frequently seek detailed product information for purchase decisions, commonly contacting sellers directly with extended queries. This manual response requirement imposes additional costs and disrupts buyer’s shopping experience with response time fluctuations ranging from hours to days. We seek to automate buyer inquiries to sellers in a leading e-commerce store using a domain-specific federated Question Answering (QA) system. The main challenge is adapting current QA systems, designed for single questions, to address detailed customer queries. We address this with a low-latency, sequence-to-sequence approach, MESSAGE-TO-QUESTION ( M2Q ). It reformulates buyer messages into succinct questions by identifying and extracting the most salient information from a message. Evaluation against baselines shows that M2Q yields relative increases of 757% in question understanding, and 1,746% in answering rate from the federated QA system. Live deployment shows that automatic answering saves sellers from manually responding to millions of messages per year, and also accelerates customer purchase decisions by eliminating the need for buyers to wait for a reply

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