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J-GLOBAL ID：202002276457136895   整理番号：20A0145326

ALIME KBQA:電子商取引顧客サービスのための構造化知識に関する質問応答【JST・京大機械翻訳】

AliMe KBQA: Question Answering over Structured Knowledge for E-Commerce Customer Service

著者 (4件)： Li Feng-Lin (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Chen Weijia (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Huang Qi (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Guo Yikun (Alibaba Group, Hangzhou, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1134  ページ： 136-148  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 知識グラフ(KG)の上昇により,知識ベース(KBQA)に対する質問応答は近年注目されている。多くの研究がこの話題に関して行われているにもかかわらず,ビジネス知識と現実世界の質問がかなり複雑になり得るので,産業においてKBQA技術を適用することは依然として挑戦的である。本論文では,電子商取引顧客サービス分野においてKBQAを適用するための,AliMe-KBQAを提案した。現実の知識と質問を扱うために,著者らは,特性階層,キー値構造と複合値タイプ(CVT)によって古典的「主観的予測対象(SPO)」構造を拡張して,制約認識と推論能力によって従来のKBQAを強化した。著者らは,2018年の「二重11」期間中のマーチャントに対するマーケティング推進シナリオにおいて,その後のそのような促進イベントのような,AliMe-KBQAを打ち上げた。オンライン結果は,AliMe-KBQAがより良い分解能を得て,顧客満足度を向上させることができるだけでなく,より便利で効率的な管理経験を提供するので,ビジネス知識スタッフによって好ましい知識管理方法になることを示唆した。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 顧客満足 ,  知識ベース ,  *電子商取引 ,  知識表現 ,  知識管理 ,  マーケティング ,  分解能
準シソーラス用語： オンライン ,  *顧客サービス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 知識表現 ,  特性階層 ,  鍵値型 ,  複合値型(CVT) ,  知識推論

分類 (4件)： 検索技術  (AC06020S) ,  情報サービス  (AC08000K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電子商取引 ,  顧客サービス ,  構造化 ,  知識 ,  質問応答