Journals / International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry / 2021 / Cilt: 5 - Sayı: 3

CREATING PRODUCT TITLES FOR E-COMMERCE SYSTEMS FROM IMAGES

ÜRÜN GÖRSELLERİNİ KULLANARAK E-TİCARET SİSTEMLERİ İÇİN ÜRÜN BAŞLIĞI OLUŞTURULMASI

Pages
614–624
Publication Date
2022-10-19
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

It is thought that these systems can reduce the content workload on e-commerce sites.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In e-commerce systems, human-induced errors are often encountered in the product information.
📊
Key Findings & Data:The performance of the proposed system was evaluated using the most common evaluation metrics such as BLEU, METEOR, ROUGE and CIDEr.
💡
Conclusion & Impact:It is thought that these systems can reduce the content workload on e-commerce sites.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Görüntü altyazılama · bilgisayarla görü · doğal dil işleme

Abstract

In e-commerce systems, human-induced errors are often encountered in the product information. Users and sellers are negatively affected by problems such as incorrect entry of product title or low price. In this article, an automatic captioning system has been proposed about product titles in e-commerce systems in order to prevent human-induced mistakes. Recently, especially with the successful results of encoder-decoder architectures, image captioning systems are used in many areas such as autonomous cars and helping the visually impaired. In addition to the creation of product titles within the scope of the study, the issue of the extent to which the textual depiction success of the product images with the features added will be affected are emphasized. The performance of the proposed system was evaluated using the most common evaluation metrics such as BLEU, METEOR, ROUGE and CIDEr. It is thought that these systems can reduce the content workload on e-commerce sites.

Özet

E-ticaret sistemlerindeki ürünlerde bilgilerinde zaman zaman insan kaynaklı hatalarla karşılaşılmaktadır. Ürün başlığının yanlış girilmesi yada fiyatın düşük girilmesi gibi problemler hem kullanıcıları hemde satıcıları olumsuz yönde etkilemektedir. Bu makalede insan kaynaklı yanlışlıkların önüne geçilmesi amacıyla e-ticaret sistemlerinde eklenen ürünlerinin başlıklarının otomatik oluşturulmasına yönelik bir yöntem sunulmuştur. Son zamanlarda özellikle kodlayıcı- kod çözücü mimarilerin başarılı sonuçlar vermesiyle araştırmacılar tarafından ilgi gören görüntü altyazılama sistemleri otonom arabalar ve görme engellilere yardım konuları dahil birçok alanda kullanılmaktadır. Çalışmada otomatik ürün başlığı oluşturulmasının yanı sıra sisteme eklenen özellikler ile ürün görsellerinin metinsel anlatım başarısının ne ölçüde etkileneceği konusu üzerine durulmuştur. Önerilen sistemin başlık oluşturma performansı BLEU, METEOR, ROUGE ve CIDEr gibi bu alanda kullanılan en yaygın değerlendirme ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Bu sistemlerin e-ticaret sitelerindeki içerik iş yükünü azaltacağı düşünülmektedir.

🔖

Cite This Article

Özkan, K., Balım, C. (2022). CREATING PRODUCT TITLES FOR E-COMMERCE SYSTEMS FROM IMAGES. International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry, Cilt: 5 - Sayı: 3, 614–624. https://ajindex.com/articles/539809

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Yılmaz H., Sükman S. Bilgisayarlı Tomografi Görüntülerinden Kemik Dokunun Modellenmesi ve Fdm Yöntemiyle Baskısı, International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry, Sayfa 227-235, 2019
  2. Turgut A., Temir A., Aksoy B., Özsoy K. Yapay Zekâ Yöntemleri ile Hava Sıcaklığı Tahmini için Sistem Tasarımı ve Uygulaması, International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry, Sayfa 244-253, 2019
  3. Gurari, D., Li, Q., Stangl, A. J., Guo, A., Lin, C., Grauman, K., Luo, J., ve Bigham, J. P., “VizWiz Grand Challenge: Answering Visual Questions from Blind People”, 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Pages 3608-3517, 2018
  4. Ling, H. ve Fidler, S., “Teaching Machines to Describe Images via Natural Language Feedback”, NIPS'17: Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, Pages 5075-5085, 2017
  5. Karpathy, A., Joulin, A., ve Li, F.-F., “Deep Fragment Embeddings for Bidirectional Image Sentence Mapping”, NIPS'14: Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems, Vol. 2, Pages 1889–1897, 2014
  6. You, Q., Jin, H., Wang, Z., Fang, C., ve Luo, J., “Image Captioning with Semantic Attention, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Pages: 4651-4659, 2016
  7. Xu, K., Ba, J. L., Kiros, R., Cho, K., Courville, A., Salakhutdinov, R., Zemel, R. S., ve Bengio, Y., “Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention”, 32nd International Conference on Machine Learning, ICML 2015, c. 3, Pages. 2048-2057, 2015
  8. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., ve Polosukhin, I., “Attention is all you need”, Advances in Neural Information Processing Systems, Pages 5999-6009, 2017
  9. Farhadi, A., Hejrati, M., Sadeghi, M. A., Young, P., Rashtchian, C., Hockenmaier, J., ve Forsyth, D., “Every picture tells a story: Generating sentences from images”, European conference on computer vision, Pages 15-29, 2010
  10. Feng, Y. ve Lapata, M., “Automatic Caption Generation for News Images”, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., Vol. 35, Pages 797-812, 2012
  11. Vinyals, O., Toshev, A., Bengio, S., ve Erhan, D., “Show and Tell: {A} Neural Image Caption Generator”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Pages 3156-3164, 2014
  12. Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., ve Wojna, Z., “Rethinking the Inceptio