Améliorer les questions/réponses sur les produits sur tous les marchés

Les achats en ligne sont devenus super importants dans nos vies, avec plein de gens qui se tournent vers les plateformes de e-commerce pour acheter des produits. Quand ils font leurs courses, les clients ont souvent des questions sur les produits qui les intéressent. Ces questions peuvent influencer leurs décisions d'achat. Répondre précisément à ces questions sur les produits (PQA) est crucial car ça aide les clients à faire des choix éclairés.

Cet article présente une nouvelle tâche appelée Question Réponse Produit Multilingue et Intermarchés (MCPQA). L'objectif de cette tâche est de fournir des réponses à des questions sur les produits dans un marché en utilisant des infos d'un autre marché qui a plus de ressources. On a créé un gros dataset avec plus de 7 millions de questions provenant de 17 marketplaces différentes en 11 langues. On se concentre sur l'amélioration des réponses aux questions sur les produits en profitant des ressources d'autres marchés.

#Contexte

Les gens qui font des achats en ligne peuvent poser plein de questions sur les produits. Par exemple, ils peuvent vouloir savoir la qualité d'un produit, ses spécifications, ou les expériences d'autres clients. Traditionnellement, les réponses à ces questions proviennent d'avis clients ou de réponses données par d'autres utilisateurs sur les plateformes de e-commerce.

Mais, toutes les marketplaces n'ont pas les mêmes ressources. Certaines ont plein d'avis clients et de questions, tandis que d'autres en ont très peu. C'est là qu'intervient notre nouvelle tâche. En utilisant des infos d'un marché qui a beaucoup de ressources, on peut aider à répondre aux questions dans un marché qui en manque.

La tâche MCPQA vise à tirer parti des réponses et des avis d'un marché riche en ressources pour fournir de meilleures réponses dans un marché pauvre en ressources. Par exemple, si un client en France veut savoir si une certaine montre est réelle, on peut consulter les avis du marché américain beaucoup plus grand pour le découvrir.

#Création du Dataset

Pour réaliser cette recherche, on a construit un gros dataset qui rassemble des questions et des avis provenant de divers sites d'e-commerce. Notre dataset contient plus de 7 millions de questions liées aux produits, couvrant 17 marketplaces différentes. Ces marketplaces s'étendent sur 11 langues, ce qui nous donne un ensemble de données diversifié à exploiter.

On s'est aussi concentré sur des catégories spécifiques, comme l'électronique, et on a traduit des questions et des avis de marketplaces non-anglophones en anglais. Ça aide à comprendre comment les questions sont posées et répondue dans différentes langues.

#Sous-tâches du MCPQA

Notre tâche est divisée en deux sous-tâches principales :

1. Génération de réponses (AG) : Cela consiste à générer des réponses basées sur les avis des clients. On veut déterminer si les infos dans les avis sont suffisantes pour répondre à la question posée.

2. Classement des Questions (QR) : Cela consiste à classer des questions similaires provenant à la fois du marché principal et du marché auxiliaire. En vérifiant quelles questions ont été posées auparavant, on peut trouver des réponses qui peuvent aider à répondre à la question actuelle.

Les deux sous-tâches visent à améliorer la réponse aux questions liées aux produits en utilisant des infos inter-marchés.

#Méthodologie

Pour s'attaquer à ces sous-tâches, on a d'abord étiqueté un sous-ensemble de nos données en utilisant un grand modèle de langage (LLM). Ce modèle nous aide à évaluer si une question peut être répondue en fonction des avis associés et à classer à quel point les paires question-réponse précédentes sont utiles.

Une fois nos données étiquetées, on fait des expériences pour voir comment différents modèles performent sur les tâches de génération de réponses et de classement des questions. On compare les méthodes traditionnelles avec des approches modernes comme les LLM pour voir lesquelles donnent de meilleurs résultats.

#Résultats et Analyse

#Génération de Réponses

On a constaté que les modèles utilisant des infos inter-marchés avaient tendance à mieux performer que ceux basés uniquement sur les infos d'un seul marché. Par exemple, quand on a regardé les performances de différents modèles, ceux qui intégraient des données provenant à la fois des marketplaces principales et auxiliaires fournissaient des réponses plus précises et utiles aux questions des clients.

Ça montre que tirer parti des avis et des questions d'un plus grand marché peut vraiment améliorer la qualité des réponses fournies dans un plus petit marché.

#Classement des Questions

Dans notre analyse du classement des questions, on a remarqué une tendance similaire. Les modèles qui bénéficiaient de données supplémentaires de questions d'un marché auxiliaire ont montré une performance améliorée. Cette amélioration était surtout notable dans les marchés plus petits où moins de gens posent des questions et fournissent des avis.

Avec un ensemble de questions plus riche, il devient plus facile pour le modèle de trouver des réponses pertinentes, augmentant ainsi l'efficacité globale de la réponse aux questions liées aux produits.

#Défis et Limitations

Bien que notre recherche montre des résultats prometteurs, il y a encore des défis à relever. Un des problèmes majeurs est la qualité des infos disponibles. Même avec des avis et des questions provenant de vrais clients, il peut y avoir des instances d'infos biaisées ou incorrectes.

Les différences linguistiques posent aussi un défi. Pas tous les marchés ne fonctionnent dans la même langue, et la disponibilité des données dans des langues moins couramment parlées peut limiter l'efficacité de notre approche. Beaucoup de langues à ressources limitées n'ont peut-être pas suffisamment de données liées aux produits, rendant difficile l'amélioration efficace des questions.

#Directions Futures

En regardant vers l'avenir, il y a plusieurs domaines qu'on prévoit d'explorer davantage. Une zone clé est l'amélioration des modèles multilingues qui peuvent comprendre et générer du texte dans différentes langues. On est particulièrement intéressés par la performance de ces modèles quand ils sont affinés sur des données non traduites.

Une autre direction pour la recherche future est d'examiner l'apprentissage par transfert cross-lingual. Cela implique de trouver des moyens d'appliquer des connaissances et des ressources des langues riches en ressources pour aider à améliorer la performance dans les langues à faible ressource.

#Éthique et Confidentialité des Données

Tout au long de notre recherche, on a pris soin de garantir la confidentialité des utilisateurs et de respecter les normes éthiques. Le dataset qu'on a créé provient de données disponibles publiquement, et on s'est assuré qu'aucune information personnellement identifiable n'était incluse. Notre approche priorise la confidentialité des utilisateurs et vise à protéger l'intégrité des données avec lesquelles on travaille.

#Conclusion

En conclusion, la tâche MCPQA représente un développement excitant pour améliorer la réponse aux questions liées aux produits à travers différents marchés et langues. En tirant parti des infos des marketplaces riches en ressources, on peut améliorer la qualité des réponses fournies dans des marchés moins riches en ressources. Notre dataset peut aider à faciliter d'autres recherches dans ce domaine, ouvrant de nouvelles possibilités pour traiter les questions dans un contexte multilingue et inter-marchés.

Alors que le e-commerce continue de croître, trouver des moyens d'améliorer les expériences utilisateur à travers de meilleures réponses aux questions sera essentiel. On espère que ce travail contribue à ouvrir la voie à d'autres avancées dans le domaine des questions et réponses liées aux produits, menant finalement à des décisions d'achat plus éclairées pour les clients du monde entier.