Idée - 情報技術 - # 階層的クエリ分類システム

電子商取引検索における階層的クエリ分類

Q: どのようにして未ラベルのクエリを選択して分類パフォーマンスを向上させる近傍サンプリング手法は機能しますか？

提案されたフレームワークでは、未ラベルのクエリを選択する際に近傍サンプリング手法が活用されます。この手法では、以下のステップが含まれます： K-Nearest Neighbors (KNN) 検索: 未ラベルのクエリと特徴空間内で類似した特性を持つ既存のラベル付きクエリを見つけます。これにはLevenshtein Distance（編集距離）などが使用されることがあります。 子カテゴリ情報に基づく分布計算: ラベル付きクエリと未ラベルクエリ間で子カテゴリ情報を比較し、KLダイバージェンススコア（KL distance）を計算します。 親カテゴリ情報に基づく分布計算: 同様に、親カテゴリ情報も考慮し、KLダイバージェンススコア（KL distance）を計算します。 最終的なサンプル分布決定: 子カテゴりおよび親カテゴり情報から得られた値を組み合わせて最終的なサンプル分布を決定します。 サンプラング実行: 最終的な確率値に基づいて未ラベルデータポイントからサンプラング操作が行われます。 この方法論は高品質なデータポイント選択や自己学習段階で効果的な利用可能性があり、精度向上や敏捷性強化に貢献します。

Q: 提案されたフレームワークは他の文脈でも有効ですか

提案されたフレームワークは他の文脈でも有効です。例えば、「Hierarchical Query Classification」はE-commerceだけでなくニュースキュレーションや学術研究でも応用可能です。このタスクは感受性ある問い合わせや重要情報伝達時も重要であり、不正確さは大きな影響を及ぼす可能性があります。そのため、本フレームワークは幅広い領域で有益です。 具体的応用例として、「Hierarchical Query Classification」技術はオピニオンマイニングやメディア業界でも利用可能です。感情解析や主観性評価も同じ枠組み内で取り扱うことが可能です。「Hierarchical Text Classification」という手法自体も多岐に渡る文脈・産業領域で展開する柔軟性・拡張性が示唆されています。

Q: それはどのような応用可能性がありますか

文章内部非構造化データ（例：感情表現や主観的意見）へ対処する方法論も一部考慮されました。特定文言・印象語役立ち指針等使って文章内容理解深める工夫尽力しました。「Contrastive Learning」技術採用事例挙げられ，「Semi-supervised Learning Settings」「Natural Language Processing」「Web Mining」と関連 Computing Methodologies, Information Systems サブジャナ場所中心議題明示しました．また，Self-training learning stage を通じて unlabeled queries の pseudo labels 利活動模式紹介しつつ，neighborhood-aware sampling technique 選別高品質 unlabeled data points 自動補完 existing labeled data for model re-training 言及．全般策略設計段階 non-triviality 強調しつつ，各種 challenges 克服方策提示．

Concepts de base

階層的クエリ分類の複雑さと重要性を強調し、提案された新しいフレームワークの効果を示す。

Résumé

電子商取引プラットフォームでは、ユーザーの検索クエリを効率的にカテゴリ化することが重要です。本研究では、階層情報を活用した新しいフレームワークが提案されています。このフレームワークは、インスタンス階層とラベル階層を活用して、精度向上を図ります。また、未ラベルのクエリも適切に利用する近傍サンプリング手法が導入されています。実験結果は、提案手法が他の方法よりも優れていることを示しています。

Personnaliser le résumé

Réécrire avec l'IA

Générer des citations

Traduire la source

Vers une autre langue

Générer une carte mentale

à partir du contenu source

Voir la source

arxiv.org

Stats

AmazonデータセットでMicro-F1スコアが+3.26で最高値。
Web of ScienceデータセットでMacro-F1スコアが50.54で最高値。
RCV1-V2データセットでMacro-F1スコアが61.48で最高値。

Citations

"Efficiently categorizing user search queries into a similar hierarchical structure is paramount in enhancing user experience on e-commerce platforms."
"Our proposed method achieves the best performance in most cases across all compared methods and datasets."
"The main contributions of our work are: We propose a new algorithm that utilizes the instance and label hierarchy through contrastive learning-enhanced representation learning."

Idées clés tirées de

Hierarchical Query Classification in E-commerce Search

by Bing He,Srey... à arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06021.pdf

Hierarchical Query Classification in E-commerce Search

Questions plus approfondies

どのようにして未ラベルのクエリを選択して分類パフォーマンスを向上させる近傍サンプリング手法は機能しますか？

提案されたフレームワークでは、未ラベルのクエリを選択する際に近傍サンプリング手法が活用されます。この手法では、以下のステップが含まれます：

K-Nearest Neighbors (KNN) 検索: 未ラベルのクエリと特徴空間内で類似した特性を持つ既存のラベル付きクエリを見つけます。これにはLevenshtein Distance（編集距離）などが使用されることがあります。

子カテゴリ情報に基づく分布計算: ラベル付きクエリと未ラベルクエリ間で子カテゴリ情報を比較し、KLダイバージェンススコア（KL distance）を計算します。

親カテゴリ情報に基づく分布計算: 同様に、親カテゴリ情報も考慮し、KLダイバージェンススコア（KL distance）を計算します。

最終的なサンプル分布決定: 子カテゴりおよび親カテゴり情報から得られた値を組み合わせて最終的なサンプル分布を決定します。

サンプラング実行: 最終的な確率値に基づいて未ラベルデータポイントからサンプラング操作が行われます。

この方法論は高品質なデータポイント選択や自己学習段階で効果的な利用可能性があり、精度向上や敏捷性強化に貢献します。

提案されたフレームワークは他の文脈でも有効ですか

提案されたフレームワークは他の文脈でも有効です。例えば、「Hierarchical Query Classification」はE-commerceだけでなくニュースキュレーションや学術研究でも応用可能です。このタスクは感受性ある問い合わせや重要情報伝達時も重要であり、不正確さは大きな影響を及ぼす可能性があります。そのため、本フレームワークは幅広い領域で有益です。
具体的応用例として、「Hierarchical Query Classification」技術はオピニオンマイニングやメディア業界でも利用可能です。感情解析や主観性評価も同じ枠組み内で取り扱うことが可能です。「Hierarchical Text Classification」という手法自体も多岐に渡る文脈・産業領域で展開する柔軟性・拡張性が示唆されています。

それはどのような応用可能性がありますか

文章内部非構造化データ（例：感情表現や主観的意見）へ対処する方法論も一部考慮されました。特定文言・印象語役立ち指針等使って文章内容理解深める工夫尽力しました。「Contrastive Learning」技術採用事例挙げられ，「Semi-supervised Learning Settings」「Natural Language Processing」「Web Mining」と関連 Computing Methodologies, Information Systems サブジャナ場所中心議題明示しました．また，Self-training learning stage を通じて unlabeled queries の pseudo labels 利活動模式紹介しつつ，neighborhood-aware sampling technique 選別高品質 unlabeled data points 自動補完 existing labeled data for model re-training 言及．全般策略設計段階 non-triviality 強調しつつ，各種 challenges 克服方策提示．