Product question answering (PQA), aiming to automatically provide instant responses to customer's questions in E-Commerce platforms, has drawn increasing attention in recent years. Compared with typical QA problems, PQA exhibits unique challenges such as the subjectivity and reliability of user-generated contents in E-commerce platforms. Therefore, various problem settings and novel methods have been proposed to capture these special characteristics. In this paper, we aim to systematically review existing research efforts on PQA. Specifically, we categorize PQA studies into four problem settings in terms of the form of provided answers. We analyze the pros and cons, as well as present existing datasets and evaluation protocols for each setting. We further summarize the most significant challenges that characterize PQA from general QA applications and discuss their corresponding solutions. Finally, we conclude this paper by providing the prospect on several future directions.


翻译:与电子商务平台用户产生的内容的主观性和可靠性等典型的质量评估问题相比,产品问题回答(PQA)提出了独特的挑战,因此,提出了各种问题设置和新方法,以捕捉这些特点;在本文件中,我们的目标是系统地审查目前有关产品问题回答的研究工作。具体地说,我们从所提供的答案的形式将方案问题评估研究分为四个问题背景。我们分析了各种利弊,并提出了每种环境的现有数据集和评价协议。我们进一步总结了一般质量评估应用中作为质量评估特征的最重大挑战,并讨论了相应的解决办法。最后,我们通过提供未来方向的前景来完成本文件。

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自动问答(Question Answering, QA)是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎,问答系统是信息服务的一种高级形式,系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表,而是精准的自然语言答案。近年来,随着人工智能的飞速发展,自动问答已经成为倍受关注且发展前景广泛的研究方向。

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