Product Question Answering in E-Commerce: A Survey

要約

近年、E コマース プラットフォームで顧客の質問に即座に応答することを目的とした製品質問応答 (PQA) が注目を集めています。
典型的な QA の問題と比較して、PQA は、電子商取引プラットフォームでのユーザー生成コンテンツの主観性や信頼性など、独自の課題を示します。
したがって、これらの特殊な特性を捉えるために、さまざまな問題設定と新しい方法が提案されています。
この論文では、PQAに関する既存の研究努力を体系的にレビューすることを目指しています。
具体的には、PQA 研究を回答の形式によって 4 つの問題設定に分類します。
長所と短所を分析し、各設定の既存のデータセットと評価プロトコルを提示します。
一般的な QA アプリケーションから PQA を特徴付ける最も重要な課題をさらに要約し、対応するソリューションについて説明します。
最後に、いくつかの将来の方向性について見通しを示して、この論文を締めくくります。

要約(オリジナル)

Product question answering (PQA), aiming to automatically provide instant responses to customer’s questions in E-Commerce platforms, has drawn increasing attention in recent years. Compared with typical QA problems, PQA exhibits unique challenges such as the subjectivity and reliability of user-generated contents in E-commerce platforms. Therefore, various problem settings and novel methods have been proposed to capture these special characteristics. In this paper, we aim to systematically review existing research efforts on PQA. Specifically, we categorize PQA studies into four problem settings in terms of the form of provided answers. We analyze the pros and cons, as well as present existing datasets and evaluation protocols for each setting. We further summarize the most significant challenges that characterize PQA from general QA applications and discuss their corresponding solutions. Finally, we conclude this paper by providing the prospect on several future directions.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google