Learning to Ask: Conversational Product Search via Representation Learning

📄 arXiv: 2411.14466v1 📥 PDF

作者: Jie Zou, Jimmy Xiangji Huang, Zhaochun Ren, Evangelos Kanoulas

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-11-18

备注: Accepted by ACM TOIS

DOI: 10.1145/3555371

💡 一句话要点

提出ConvPS模型，通过表征学习实现对话式产品搜索，提升用户购物体验。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对话式产品搜索 表征学习 生成模型 用户意图理解 智能导购 推荐系统 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有对话式产品搜索方法或将对话与用户、查询、商品独立建模，或导致词汇不匹配，限制了搜索效果。
  2. ConvPS模型通过统一生成框架联合学习用户、查询、商品和对话的语义表征，并在潜在语义空间中检索目标商品。
  3. 论文设计了贪婪和探索-利用策略，学习向用户提出高效问题，实验表明ConvPS显著优于现有最佳模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的对话式产品搜索模型ConvPS，旨在帮助用户更便捷地找到所需商品。该模型通过统一的生成框架，联合学习用户、查询、商品和对话的语义表征。学习到的表征被用于在潜在语义空间中检索目标商品。同时，论文提出了一组贪婪和探索-利用策略，用于学习在对话中向用户提出高效的问题序列。ConvPS模型能够自然地将用户、查询、商品和对话的表征学习整合到一个统一的生成框架中，为构建准确、鲁棒、灵活和自适应的对话式产品搜索系统提供了一条有希望的途径。实验结果表明，ConvPS模型显著优于目前最先进的基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决对话式产品搜索中的用户意图理解和商品精准推荐问题。现有方法的痛点在于无法有效建模用户、查询、商品和对话之间的复杂关系，容易出现词汇不匹配，导致搜索结果不准确。

核心思路：论文的核心思路是通过联合学习用户、查询、商品和对话的语义表征，将它们映射到同一个潜在语义空间中。这样可以更好地理解用户意图，并根据对话历史逐步缩小搜索范围，从而提高推荐的准确性。

技术框架：ConvPS模型包含以下主要模块：1) 表征学习模块：使用统一的生成框架，学习用户、查询、商品和对话的语义表征。2) 商品检索模块：利用学习到的表征，在潜在语义空间中检索目标商品。3) 问题生成模块：采用贪婪和探索-利用策略，生成高质量的问题，引导用户提供更多信息。整体流程是，用户发起查询，模型生成问题，用户回答问题，模型更新用户意图表征，并重复此过程直到找到目标商品。

关键创新：ConvPS模型的关键创新在于将用户、查询、商品和对话的表征学习整合到一个统一的生成框架中。这种联合学习的方式能够更好地捕捉它们之间的依赖关系，从而提高搜索的准确性和效率。此外，论文提出的贪婪和探索-利用策略，能够有效地选择问题，引导用户提供有用的信息。

关键设计：论文使用了生成模型来学习表征，具体模型结构未知。问题生成模块的关键在于平衡探索（探索新的问题方向）和利用（利用已知信息）之间的关系。损失函数的设计目标是最大化生成目标商品的概率，同时鼓励生成高质量的问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ConvPS模型在对话式产品搜索任务上显著优于现有最佳基线模型。具体的性能提升数据未知，但论文强调ConvPS模型在准确性和效率方面均有明显优势。该模型能够更好地理解用户意图，并生成高质量的问题，从而提高搜索的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电商平台的智能导购系统、在线客服机器人等领域。通过对话式交互，更准确地理解用户需求，提供个性化的商品推荐，提升用户购物体验和平台销售额。未来可扩展到其他领域的对话式搜索，如旅游、教育等。

📄 摘要（原文）

Online shopping platforms, such as Amazon and AliExpress, are increasingly prevalent in society, helping customers purchase products conveniently. With recent progress in natural language processing, researchers and practitioners shift their focus from traditional product search to conversational product search. Conversational product search enables user-machine conversations and through them collects explicit user feedback that allows to actively clarify the users' product preferences. Therefore, prospective research on an intelligent shopping assistant via conversations is indispensable. Existing publications on conversational product search either model conversations independently from users, queries, and products or lead to a vocabulary mismatch. In this work, we propose a new conversational product search model, ConvPS, to assist users in locating desirable items. The model is first trained to jointly learn the semantic representations of user, query, item, and conversation via a unified generative framework. After learning these representations, they are integrated to retrieve the target items in the latent semantic space. Meanwhile, we propose a set of greedy and explore-exploit strategies to learn to ask the user a sequence of high-performance questions for conversations. Our proposed ConvPS model can naturally integrate the representation learning of the user, query, item, and conversation into a unified generative framework, which provides a promising avenue for constructing accurate and robust conversational product search systems that are flexible and adaptive. Experimental results demonstrate that our ConvPS model significantly outperforms state-of-the-art baselines.