في بوابات التجارة الإلكترونية، أصبح إنشاء إجابات على الأسئلة المتعلقة بالمنتجات مهمة حاسمة. في هذا البحث، نقترح مهمة إنشاء الإجابة مع الوعي بالمنتج، والتي تهدف إلى إنتاج إجابة دقيقة وكاملة من مراجعات التجارة الإلكترونية غير المصنفة على نطاق واسع وخصائص المنتج. بخلاف مشاكل الإجابة على الأسئلة الحالية، يواجه إنشاء الإجابات في التجارة الإلكترونية ثلاث تحديات رئيسية: (1) تكون المراجعات غير رسمية ومليئة بالأخطاء؛ (2) يكون نمذجة المراجعات والخصائص الرئيسية للمنتج بشكل مشترك صعبة؛ (3) تميل الطرق التقليدية إلى إنتاج إجابات لا معنى لها. لمواجهة هذه التحديات، نقترح نموذجًا يستند إلى التعلم المعادي ويُطلق عليه اسم PAAG، وهو يتكون من ثلاثة مكونات: وحدة تمثيل المراجعة الواعية بالسؤال، وشبكة ذاكرة مفتاح-قيمة لتشفير الخصائص، وشبكة عصبية متكررة كمنشئ تسلسلي. بشكل خاص، نستخدم مميزًا قائمًا على الشبكات العصبية التلافيفية لتمييز ما إذا كانت الإجابة التي أنشأناها تتطابق مع الحقائق. لاستخراج الجزء الأكثر أهمية من المراجعات، تم اقتراح قارئ مراجعات قائم على التركيز لالتقاط الكلمات الأكثر صلة بالسؤال. أجريت التجارب الواسعة على مجموعة بيانات حقيقية كبيرة للتجارة الإلكترونية، وقد أكدت فعالية كل مكون في النموذج المقترح لدينا. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت تجاربنا أن نموذجنا حقق أفضل الأداء بموجب المؤشرات الآلية وتقييمات البشر.