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亚马逊 AI 模型评估产品评论中的实用建议有效性

作者:qife
  • 2025-07-29
    福建
  • 本文字数:607 字

    阅读完需:约 2 分钟

产品评论中的实用建议验证模型

电子商务网站的产品评论是消费者购物决策的重要参考,其中常包含"首次使用相机前充电 8 小时"等非显而易见的实用建议(product tips)。为帮助消费者免于海量评论的筛选,研究者开发了自动提取技巧的方法,但消费者仍需判断这些建议的可信度。


在 ACM 信息检索特别兴趣小组(SIGIR)会议上,我们提出了一种量化评估产品所有评论对某条建议支持程度的方法。核心是一个能判断两句话支持/反对/中立关系的模型,例如"建议使用前充电"支持充电建议,而"电池已预充电"则构成反对。

三阶段验证流程

  1. 相似句检索:通过句向量最近邻搜索,从数千条评论中筛选数百条相关句子

  2. 支持度分类:基于人工标注数据训练的神经网络模型,计算每对句子的支持/反对/中立概率

  3. 全局评分:聚合所有相关句子的评分,生成建议的总体支持度与反对度指标


实验数据显示:


  • 50%覆盖率时,支持关系检测准确率 72%,反对关系 58%

  • 25%高置信度覆盖时,准确率提升至 79%和 67%

  • 服装品类 43%的建议存在争议(如"选大一号"与"尺码标准"的冲突)

建议可信度分类

  • 高度支持:大量佐证,几乎无反对

  • 高度反对:大量反驳,几乎无支持

  • 争议性:支持与反对证据均较多

  • 个案性:缺乏相关佐证或反驳


该技术可集成至电商平台,通过可视化支持度指标和相关评论链接,帮助消费者评估建议可靠性。研究表明,至少 50%的提取建议存在支持证据,1/3 存在反对证据,验证了该技术的实用价值。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号(办公 AI 智能小助手)公众号二维码


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