TY - JOUR TI -
Распознавание информации о продуктах в розничной торговле как задача MRC
T2 - Бизнес-информатика IS - Бизнес-информатика KW - распознавание информации о продукте KW - фреймворк MRC KW - розничная торговля KW - большие языковые модели KW - viBERT KW - vELECTRA AB - В статье рассматривается задача распознавания информации о продуктах (названий, цен, материалов и т.д.), упомянутой в комментариях клиентов. Эта задача является одной из ключевых при разработке продуктов с помощью искусственного интеллекта. Ее решение позволяет компаниям прислушиваться к своим клиентам, адаптироваться к динамике рынка, постоянно совершенствовать свои продукты и услуги, а также улучшать взаимодействие с клиентами за счет повышения эффективности чат-бота. С этой целью инструменты обработки естественного языка обычно используются для формулирования традиционной задачи о маркировке последовательностей. Однако в настоящей статье мы предлагаем другой, альтернативный подход, основанный на использовании возможностей моделимашинного обучения MRC (machine reading comprehension,машинное чтение и понимание текста). В данной постановке определение типов информации о продукте аналогично заданию вопроса «Какая информация о продукте упоминается пользователями?». Например, извлечение названий продуктов (которое соответствует метке PRO_NAME) выполняется как извлечение интервалов ответов на вопрос «Какие примеры названий продуктов упоминаются?». Нами проведены обширные эксперименты с общедоступным набором данных, имеющихся во Вьетнаме. Результаты экспериментов показывают надежность предложенного альтернативного метода: он повышает производительность модели распознавания по сравнению с двумя базовыми показателями, обеспечивая их значительное улучшение. В частности, мы достигли уровня 92,87% по шкале F1 при распознавании описаний продуктов на уровне 1. На уровне 2 модель показала результат 93,34% по шкале F1 при распознавании каждого типа информации о продукте. AU - Т. Ч. Луонг AU - О. Т. Тран UR - https://bijournal.hse.ru/2024--1 Vol.18/908905484.html PY - 2024 SP - 79-88 VL -