Нейроотзывы для пользователей "Яндекс.Маркета"
Составлять отзывы сервису помогает обученная "Яндексом" нейросеть. Она собирает мнения покупателей, находит в них совпадения и на их основе создает обобщенный отзыв. Умные отзывы состоят из двух частей - подробного комментария о товаре и набора ключевых характеристик, которые чаще всего отмечают пользователи, например качество сборки, дизайн и удобство, уровень шума.
Архитектор машинного обучения Softline Digital Lab Николай Князев отмечает, что он несколько лет реализовывал такую систему для крупного интернет-магазина. "В рамках реализации такой системы очень много подводных камней - например, нужно отличать отзывы "купил вместо предыдущего, который сломался через день" и "сломался через день": в первом случае речь идет о другом товаре, а во втором - о рассматриваемом. Раньше на "Яндекс.Маркете" использовался фиксированный набор тем, которые выявлялись в отзывах. Эта задача, с одной стороны, проще решаема, но с другой - не позволяет выделить уникальные свойства товара", - подчеркивает Николай Князев.
"Отдельной большой задачей стоит оценка "адекватности" таких сгенерированных отзывов: все ли важные моменты в них отражены? Все ли свойства находят подтверждение в отзывах, не "приукрасила" ли нейросеть товар? Без знания этих метрик невозможно определить качество работы, а следовательно, и применимость системы. В любом случае, направление агрегации отзывов, или более широко – суммаризации, развивается очень активно с бумом NLP последние годы, так что в ближайшее время мы увидим не один подобный сервис", - считает Николай Князев.
Управляющий партнер коммуникационного агентства B&C Марк Шерман отмечет, что на первых этапах работы нейросети возможны ошибки и неточности, но с повышением уровня технологий отзывы будут все более точными и достоверными. Кроме того, оценка нейросети будет корректироваться с учетом поступления новых отзывов. Если негатива станет больше, текст может быть изменен. Проверка будет осуществляться людьми, которые поправят отзыв в случае ошибок.
"Нейросети очень быстро обучаются, а объем информации даст много данных для разработки "Яндекс.Маркета". Собирательный отзыв будет использоваться клиентами для общей оценки и не станет руководством к действию. Это, скорее, удобная опция, продиктованная заботой компании о потребителях", - считает Марк Шерман.
