基于半监督注意力网络的产品功能需求识别
计算与语言
2017-12-07 v1
摘要
功能性对客户购买产品至关重要。然而，客户并不清楚某产品是否真正满足其功能需求。此外，缺失的功能可能被制造商或卖家有意隐藏。因此，客户在购前需花费大量时间，或只能自担风险购买。本文中，我们首先确定了一个在 product functionality 信息上密集的新型 QA 语料库\footnote{标注语料见 \url{https://www.cs.uic.edu/~hxu/}。}。然后我们设计了一个称为半监督注意力网络（SAN）的神经网络，从问题中发现产品功能。该模型利用未标注数据作为上下文信息来执行半监督序列标注。我们开展实验表明，与多种基线相比，所抽取功能兼具高覆盖度与高准确率。
引用
@article{arxiv.1712.02186,
title = {Product Function Need Recognition via Semi-supervised Attention Network},
author = {Hu Xu and Sihong Xie and Lei Shu and Philip S. Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.02186},
year = {2017}
}