May, 2024

PAE: 基于 LLM 的电子商务时尚趋势产品属性提取

PDF
TL;DR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）。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • PAM: 跨产品类别属性提取中的产品图像理解

    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。

    Jun, 2021

  • 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

  • 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

  • 增强电子商务属性提取：创新的装饰关系修正和基于 LLAMA 2.0 的标注

    本研究提出了一种创新的框架，将 BERT 用于分类、有条件随机场（CRFs）层用于属性值提取，以及大型语言模型（LLMs）用于数据标注，显著提高了对顾客查询中属性的识别能力。通过在电子商务数据中细致的产品类型和属性间的关系上引入装饰关系修正机制，并使用 LLMs 将附加数据标注为模型的完善和覆盖提供支持，我们的方法在不同数据集上进行了验证，并在 Walmart 的 Sponsor Product Search 中得到了令人期待的结果，彰显了其实用性和有效性。

    Dec, 2023

  • 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

  • 基于大型语言模型的产品属性值提取

    使用大型语言模型（例如 GPT-4）进行电子商务应用中基于结构化产品描述的属性 / 值对提取，相较于现有技术，该方法在数据使用效率和性能方面有显著优势。

    Oct, 2023

  • JPAVE: 一种基于生成和分类的联合产品属性预测和价值提取模型

    我们提出了一个多任务学习模型 JPAVE，通过值的生成 / 分类和属性预测来预测文本中的值，解决了数据差异问题和零样本能力的限制。

    Nov, 2023

  • 产品属性值识别的统一生成方法

    本研究探讨了使用生成模型的产品属性值识别（PAVI）任务，通过微调预训练的 T5 模型，可以在真实世界数据集上优化现有的提取和分类方法。

    Jun, 2023

  • 探索生成模型提取产品标题的联合属性值

    本文提出了基于生成式框架的 Attribute Value Extraction 任务处理方法。通过将 AVE 任务定义为生成问题并提出了单词序列和位置序列两种生成式范例。在两个数据集上进行实验，结果表明所提出的框架可以无需额外标记或任务特定模型设计即可取得新的最先进的结果。

    Aug, 2022