利用 NLP 增强电子商务中的产品安全性
计算与语言
2022-10-27 v1
摘要
确保提供给客户的产品的安全性对于任何电子商务平台都至关重要。尽管对这些平台上列出的产品进行了严格的质量和安全检查，客户偶尔仍可能收到因使用而引发安全问题的产品。在本文中，我们提出了一种创新机制，展示了大规模跨国电子商务平台 Zalando 如何使用自然语言处理技术，协助及时调查直接从客户用非结构化纯文本撰写的索赔中挖掘出的潜在不安全产品。我们系统地描述了引起 Zalando 客户关注的安全问题类型。我们展示了如何将这一核心业务问题映射为监督文本分类问题，处理高度不平衡、嘈杂、多语言的数据，并在以关键绩效指标（KPI）驱动的评估为核心的 AI-in-the-loop 设置中进行。最后，我们给出了详细的消融研究，以展示不同分类技术之间的全面比较。我们以该 NLP 模型的部署方式作为本工作的总结。
引用
@article{arxiv.2210.14363,
title = {Enhancing Product Safety in E-Commerce with NLP},
author = {Kishaloy Halder and Josip Krapac and Dmitry Goryunov and Anthony Brew and Matti Lyra and Alsida Dizdari and William Gillett and Adrien Renahy and Sinan Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.14363},
year = {2022}
}