KDDJun, 2021

PAM: 跨产品类别属性提取中的产品图像理解

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TL;DR本文提出了一个全面利用产品图像、光学字符识别（OCR）令牌和文本表示的、统一的属性提取框架，并通过训练解码器来预测产品类别和属性值，从而进一步扩展了该框架的能力。在包含多个产品类别和各种产品属性的电子商务平台上进行了评估，与仅使用文本特征的现有方法相比，该模型在 14 个产品类别上取得了 15％的召回率增益和 10％的 F1 得分增益。
product attributesattribute extractiontransformer based sequence to sequence modelvisual objectse-commerce platform
发现论文，激发创造
  • 电商产品的多模态联合属性预测和价值提取

    该研究提出了一种多模式方法，结合了产品图片和文本描述信息，以联合预测产品属性和提取属性值，实现了完备和准确的产品属性值数据集，并在实验中证明了显式建模属性和值之间关系以及选择性地利用产品信息可以提高任务表现。

    Sep, 2020

  • 电子商务的多模态属性提取

    本文介绍了一种基于多模态架构和深度模型的方法，从文本和图像中提取商品属性，旨在改善在线市场的用户体验。在实验中，该方法表现出良好的效果，并成功应用于 Rakuten-Ichiba 等在线市场。

    Mar, 2022

  • PAE: 基于 LLM 的电子商务时尚趋势产品属性提取

    该论文提出了一种从 PDF 文件中提取属性的高效框架，旨在帮助零售商提前规划商品组合，通过各种模态的属性提取实现了灵活、高效且优于现有最先进技术的结果（平均 92.5% 的 F1-Score）。

    May, 2024

  • 电商属性的大规模生成式多模态属性提取

    本论文提出了 MXT 框架，利用问题 - 回答任务解决电商产品页属性提取问题，同时提出生成模型，使用文本和图像来预测属性值，该系统能够处理传统分类和命名实体识别难以解决的零样本和无值问题，并使用远程监督训练，降低了维护模型的难度，实验结果表明，该框架的表现优于现有的先进模型。

    Jun, 2023

  • 电子商务中从产品标题中提取属性

    本文提出了一种命名实体抽取系统，用于检测像沃尔玛这样的电商零售商产品标题中的属性。我们发现，将条件随机场和结构化感知器等序列标注算法与策略标准化方案结合起来，可以有效地从标题中提取产品属性值。

    Aug, 2016

  • 自动从非结构化多语言 Web 数据中提取精细化标准化产品信息

    该论文展示了最近机器学习的进展，结合已发表的标准化细粒度产品类别信息的多语言数据集，使得在具有挑战性的迁移学习设置中实现了可靠的产品属性提取，可以跨在线商店、语言或两者可靠地预测产品属性，并且可用于匹配在线零售商之间的产品分类法。

    Feb, 2023

  • 大规模产品分类与结构化 / 非结构化属性

    本文研究了使用基于层次模型和平面模型的两个深度学习模型，以及结合结构化和非结构化特征的卷积滤波的新方法，以解决电子商务中几千个类别和数百万个产品的产品分类问题。

    Mar, 2019

  • 使用大语言模型进行产品属性值的提取与规范化

    本文探讨使用大型语言模型（如 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4）从产品标题和产品描述中提取和规范化属性值的潜力，并介绍了 WDC PAVE 数据集，通过实验展示 GPT-4 在产品属性值的提取和规范化上相对于 PLM 的方法获得了 91% 的 F1 得分，并且在字符串处理和名称扩展方面表现出色。

    Mar, 2024

  • 通过有限标记数据学习实现电子商务目录文本属性值的自动验证

    MetaBridge 是一种新颖的元学习潜变量方法，可从有限标记数据的一组类别中学习可转移的知识，并利用未标记数据捕捉从未见过的类别的不确定性，用于验证产品目录中的文本属性值，具有比现有最先进方法更优异的性能。

    Jun, 2020

  • 使用 ChatGPT 进行产品信息提取

    本研究探讨了用 ChatGPT 从产品描述中提取属性 / 值对的潜力，实验结果表明，ChatGPT 在 zero-shot 和 few-shot 的情况下都能够实现与预训练的语言模型类似的性能，但需要更少的训练数据和计算量。

    Jun, 2023