대화형 시스템을 활용한 사용자 리뷰 작성 방법

User Review Writing via Interview with Dialogue Systems

전자상거래 및 리뷰 사이트의 사용자 리뷰는 구매 결정에 매우 중요하지만, 상세한 리뷰를 작성하는 것은 시간이 많이 소요되고 노동 집약적인 작업입니다. 본 연구에서는 대화형 시스템을 활용하여 사용자와의 인터뷰 대화를 통해 얻은 정보를 바탕으로 리뷰를 생성하여 사용자 리뷰 작성을 돕는 새로운 방법을 제안합니다. 제안하는 방법의 유효성을 검증하기 위해 GPT-4를 사용하여 시스템을 구현하고, 시스템 사용자 및 리뷰 독자의 관점에서 비교 실험을 수행했습니다. 그 결과, 본 시스템을 사용한 참여자들은 시스템과의 상호 작용에 대해 긍정적인 평가를 내렸습니다. 또한, 본 시스템에서 생성된 리뷰는 기준 모델에서 생성된 리뷰보다 사용자 만족도를 달성하기 위해 수정해야 하는 부분이 적었습니다. 독자의 관점에서 리뷰를 평가한 결과, 본 시스템에서 생성된 리뷰가 인간이 작성한 리뷰보다 더 유용하다는 것을 확인했습니다. 생성된 리뷰의 유창성에는 어려움이 있지만, 본 방법은 리뷰 작성에 대한 유망한 새로운 접근 방식을 제시합니다.

User reviews on e-commerce and review sites are crucial for making purchase decisions, although creating detailed reviews is time-consuming and labor-intensive. In this study, we propose a novel use of dialogue systems to facilitate user review creation by generating reviews from information gathered during interview dialogues with users. To validate our approach, we implemented our system using GPT-4 and conducted comparative experiments from the perspectives of system users and review readers. The results indicate that participants who used our system rated their interactions positively. Additionally, reviews generated by our system required less editing to achieve user satisfaction compared to those by the baseline. We also evaluated the reviews from the reader' perspective and found that our system-generated reviews are more helpful than those written by humans. Despite challenges with the fluency of the generated reviews, our method offers a promising new approach to review writing.