TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Structuring E-Commerce Inventory"

Large e-commerce enterprises feature millions of items entered daily by a large variety of sellers. While some sellers provide rich, structured descriptions of their items, a vast majority of them provide unstructured natural language descriptions. In the paper we present a 2 steps method for structuring items into descriptive properties. | Structuring E-Commerce Inventory Karin Mauge eBay Research Labs 2145 Hamilton Avenue San Jose CA 95125 kmauge@ Khash Rohanimanesh eBay Research Labs 2145 Hamilton Avenue San Jose CA 95125 krohanimanesh@ Jean-David Ruvini eBay Research Labs 2145 Hamilton Avenue San Jose CA 95125 jruvini@ Abstract Large e-commerce enterprises feature millions of items entered daily by a large variety of sellers. While some sellers provide rich structured descriptions of their items a vast majority of them provide unstructured natural language descriptions. In the paper we present a 2 steps method for structuring items into descriptive properties. The first step consists in unsupervised property discovery and extraction. The second step involves supervised property synonym discovery using a maximum entropy based clustering algorithm. We evaluate our method on a year worth of ecommerce data and show that it achieves excellent precision with good recall. 1 Introduction Online commerce has gained a lot of popularity over the past decade. Large on-line C2C marketplaces like eBay and Amazon feature a very large and long-tail inventory with millions of items product offers entered into the marketplace every day by a large variety of sellers. While some sellers generally large professional ones provide rich structured description of their products using schemas or via a global trade item number the vast majority only provide unstructured natural language descriptions. To manage items effectively and provide the best user experience it is critical for these marketplaces to structure their inventory into descriptive namevalue pairs called properties and ensure that items of the same kind digital cameras for instance are described using a unique set of property names 805 brand model zoom resolution etc. and values. For example this is important for measuring item similarity and complementarity in merchandising providing faceted navigation and various business .

• Báo cáo khoa học
• Structuring E Commerce Inventory
• Karin Mauge
• Long Papers
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball