Enhanced E-Commerce Attribute Extraction: Innovating with Decorative Relation Correction and LLAMA 2.0-Based Annotation
作者: Jianghong Zhou, Weizhi Du, Md Omar Faruk Rokon, Zhaodong Wang, Jiaxuan Xu, Isha Shah, Kuang-chih Lee, Musen Wen
分类: cs.AI
发布日期: 2023-12-09
备注: 9 pages, 5 images
💡 一句话要点
提出基于装饰关系校正和LLAMA 2.0标注的电商属性抽取框架，提升用户体验。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电商属性抽取 命名实体识别 BERT 条件随机场 大型语言模型 数据增强 装饰关系校正 用户查询理解
📋 核心要点
- 电商查询中产品类型与属性间存在装饰关系，传统NER方法难以有效提取属性。
- 利用BERT进行分类，CRFs提取属性值，LLM进行数据标注，并引入装饰关系校正。
- 在Walmart、BestBuy和CoNLL数据集上验证，并在Walmart赞助产品搜索中部署，效果显著。
📝 摘要（中文）
电子商务平台的快速发展对高级搜索和检索系统提出了更高的要求，以提升用户体验。精确地从用户查询中提取产品属性是实现这一目标的关键，它能够优化搜索、比较以及其他重要的电商功能。与传统的命名实体识别（NER）任务不同，电商查询由于产品类型和属性之间固有的装饰关系而面临独特的挑战。本研究提出了一种开创性的框架，该框架集成了BERT用于分类、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，从而显著提升了从客户查询中识别属性的能力。我们的方法利用BERT强大的表征学习能力，并结合CRFs的序列解码能力，从而能够熟练地识别和提取属性值。我们引入了一种新颖的装饰关系校正机制，以根据电商数据中产品类型和属性之间的细微关系进一步优化提取过程。通过使用LLMs，我们标注了额外的数据，以扩展模型对各种属性的掌握和覆盖范围。我们的方法在包括Walmart、BestBuy的电商NER数据集和CoNLL数据集在内的各种数据集上进行了严格的验证，证明了在属性识别性能方面的显著改进。特别是在Walmart的赞助产品搜索中进行了为期两个月的部署，模型展示了令人鼓舞的结果，突显了其在实践中的效用和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决电商平台中用户查询的属性抽取问题。现有方法，特别是传统的命名实体识别（NER）方法，难以处理电商查询中产品类型和属性之间复杂的“装饰关系”，导致属性抽取精度不高。例如，用户搜索“红色连衣裙”，其中“红色”是“连衣裙”的属性，这种关系需要被正确建模。
核心思路：论文的核心思路是结合BERT的语义理解能力、CRFs的序列标注能力以及LLM的数据增强能力，并引入一种新的“装饰关系校正”机制，从而更准确地识别和提取电商查询中的属性。通过校正产品类型和属性之间的关系，模型可以更好地理解用户意图，提高属性抽取的准确性。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 基于BERT的分类器，用于识别查询中的产品类型；2) 基于CRFs的序列标注模型，用于提取属性值；3) 基于LLM的数据标注模块，用于生成更多训练数据。此外，框架还包含一个“装饰关系校正”模块，用于根据产品类型和属性之间的关系调整CRFs的输出。整个流程是：首先，BERT分类器识别产品类型；然后，CRFs模型提取属性值；接着，装饰关系校正模块根据产品类型和属性之间的关系调整CRFs的输出；最后，使用LLM标注的数据对模型进行微调。
关键创新：论文的关键创新在于提出了“装饰关系校正”机制。该机制能够显式地建模产品类型和属性之间的关系，从而提高属性抽取的准确性。与传统的NER方法相比，该机制能够更好地处理电商查询中复杂的语义关系。此外，利用LLM进行数据增强也是一个创新点，可以有效解决数据稀疏问题。
关键设计：BERT分类器使用预训练的BERT模型，并在电商数据集上进行微调。CRFs模型使用一阶CRFs，并使用Viterbi算法进行解码。装饰关系校正模块使用一个查找表，存储产品类型和属性之间的关系。LLM使用LLAMA 2.0，并使用prompt engineering生成新的训练数据。损失函数使用交叉熵损失函数，并使用Adam优化器进行训练。具体参数设置未知。
📊 实验亮点
该模型在Walmart、BestBuy的电商NER数据集和CoNLL数据集上进行了验证，结果表明该模型在属性识别性能方面有显著提升。特别是在Walmart的赞助产品搜索中进行了为期两个月的部署，模型展示了令人鼓舞的结果，证明了其在实际应用中的有效性。具体的性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于电商平台的搜索、推荐和广告系统。通过准确提取用户查询中的产品属性，可以提升搜索结果的相关性，优化商品推荐的精准度，并提高广告投放的效率。此外，该技术还可以应用于智能客服系统，帮助客服人员更好地理解用户需求，提供更优质的服务。未来，该技术有望进一步扩展到其他领域，如智能家居、智能医疗等。
📄 摘要（原文）
The rapid proliferation of e-commerce platforms accentuates the need for advanced search and retrieval systems to foster a superior user experience. Central to this endeavor is the precise extraction of product attributes from customer queries, enabling refined search, comparison, and other crucial e-commerce functionalities. Unlike traditional Named Entity Recognition (NER) tasks, e-commerce queries present a unique challenge owing to the intrinsic decorative relationship between product types and attributes. In this study, we propose a pioneering framework that integrates BERT for classification, a Conditional Random Fields (CRFs) layer for attribute value extraction, and Large Language Models (LLMs) for data annotation, significantly advancing attribute recognition from customer inquiries. Our approach capitalizes on the robust representation learning of BERT, synergized with the sequence decoding prowess of CRFs, to adeptly identify and extract attribute values. We introduce a novel decorative relation correction mechanism to further refine the extraction process based on the nuanced relationships between product types and attributes inherent in e-commerce data. Employing LLMs, we annotate additional data to expand the model's grasp and coverage of diverse attributes. Our methodology is rigorously validated on various datasets, including Walmart, BestBuy's e-commerce NER dataset, and the CoNLL dataset, demonstrating substantial improvements in attribute recognition performance. Particularly, the model showcased promising results during a two-month deployment in Walmart's Sponsor Product Search, underscoring its practical utility and effectiveness.