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J-GLOBAL ID：202202259367763161   整理番号：22A0930848

電子商取引探索再考【JST・京大機械翻訳】

Rethink e-Commerce Search

著者 (1件)： Wang Haixun (Instacart Inc., San Francisco, CA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WSDM ’22  ページ： 1653  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： e-コマースサイトに関する検索経験の質は,顧客変換とe-コマースビジネスの成長において重要な役割を果たす。本稿では,製品検索の現状と課題を論じた。特に,Iは,古典的情報検索法を用いて高品質製品検索エンジンを創造するのに多大な努力を浮き彫りにする。次に,NLPと深層学習における最近の進展,特に大規模事前訓練言語モデルの出現が,現状をいかに変えるかを論じた。埋込みベースの検索は,古典的情報検索方法を改善する可能性を有するが,汎用のWeb検索のための機械学習ベースのエンドツーエンドシステムを作成することは,まだ非常に難しい。それにもかかわらず,e-コマースのための製品探索は,深い学習が古典的情報検索システムへの最初の混乱を創造できる領域であると証明する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表現 ,  情報検索 ,  情報検索システム ,  変換 ,  エンドツーエンド方式 ,  検索 ,  文書 ,  機械学習 ,  検索エンジン ,  言語モデル ,  *電子商取引
準シソーラス用語： 高品質 ,  ウェブ検索 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 文書表現 ,  電子商取引 ,  神経情報検索

分類 (1件)： 検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 電子商取引 ,  探索