基于 BERT 的对话系统产品标题生成
计算与语言
2020-07-24 v1 机器学习
摘要
随着语音技术的最新进展以及 Amazon Alexa 和 Google Home 等智能设备的引入，越来越多的用户通过语音与应用程序交互。电子商务公司通常在网页上展示简短的产品标题（由人工策划或算法生成），在需要简洁时采用此类标题，但这些标题与自然口语相异。例如，“Lucky Charms Gluten Free Break-fast Cereal, 20.5 oz a box Lucky Charms Gluten Free”在网页上展示尚可，但“a 20.5 ounce box of lucky charms gluten free cereal”在对话系统中更易理解。与可向医生展示图像和详细产品信息的显示设备相比，在与语音助手交互时，产品的简短标题是必要的。我们提出一种使用 BERT 的序列到序列方法，从输入的网页标题生成简短、自然、口语化的语言标题。我们在真实行业数据集上的大量实验以及对模型输出的人工评估表明，BERT 摘要优于可比较的基线模型。
引用
@article{arxiv.2007.11768,
title = {Product Title Generation for Conversational Systems using BERT},
author = {Mansi Ranjit Mane and Shashank Kedia and Aditya Mantha and Stephen Guo and Kannan Achan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.11768},
year = {2020}
}