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基于用户关注点的商品卖点生成任务研究
1
作者
申磊
占浩澜
+2 位作者
张海楠
陈宏申
赵晓芳
《中文信息学报》
北大核心
2025年第1期144-152,共9页
在商品卖点生成中,吸引人的卖点与用户的需求密切相关。电商平台上用户产生的问答数据直接反映了用户最关注的内容,所以该文尝试基于此问答讨论生成商品卖点。该生成任务的挑战是:①没有相关的研究数据集;②问答对内和对间的依赖关系复...
在商品卖点生成中,吸引人的卖点与用户的需求密切相关。电商平台上用户产生的问答数据直接反映了用户最关注的内容,所以该文尝试基于此问答讨论生成商品卖点。该生成任务的挑战是:①没有相关的研究数据集;②问答对内和对间的依赖关系复杂;②卖点包含的关键信息分散在多个问答对中。为了解决这些问题,该文收集了一个商品卖点生成数据集,其中的问答对来自真实的电商场景。此外,该文提出了一种基于层次化协同注意力机制的Transformer模型,用来建模问答对内和对间的关系并生成商品卖点。实验结果表明,在自动指标和人工评估上,该文模型明显优于基线模型。
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关键词
用户关注点
商品问答讨论
卖点生成
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职称材料
题名
基于用户关注点的商品卖点生成任务研究
1
作者
申磊
占浩澜
张海楠
陈宏申
赵晓芳
机构
中国
科学
院计算技术研究所分布式系统研究中心
中国
科学
院大学计算机
科学
与技术学院
京东数据科学实验室
出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第1期144-152,共9页
文摘
在商品卖点生成中,吸引人的卖点与用户的需求密切相关。电商平台上用户产生的问答数据直接反映了用户最关注的内容,所以该文尝试基于此问答讨论生成商品卖点。该生成任务的挑战是:①没有相关的研究数据集;②问答对内和对间的依赖关系复杂;②卖点包含的关键信息分散在多个问答对中。为了解决这些问题,该文收集了一个商品卖点生成数据集,其中的问答对来自真实的电商场景。此外,该文提出了一种基于层次化协同注意力机制的Transformer模型,用来建模问答对内和对间的关系并生成商品卖点。实验结果表明,在自动指标和人工评估上,该文模型明显优于基线模型。
关键词
用户关注点
商品问答讨论
卖点生成
Keywords
user concerns
product question-answering discussions
selling point generation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于用户关注点的商品卖点生成任务研究
申磊
占浩澜
张海楠
陈宏申
赵晓芳
《中文信息学报》
北大核心
2025
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