Hierarchical Knowledge Graph Construction from Images for Scalable E-Commerce

📄 arXiv: 2410.21237v1 📥 PDF

作者: Zhantao Yang, Han Zhang, Fangyi Chen, Anudeepsekhar Bolimera, Marios Savvides

分类: cs.AI

发布日期: 2024-10-28

💡 一句话要点

提出一种基于图像的分层知识图谱构建方法，用于可扩展的电商应用。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识图谱 电子商务 视觉-语言模型 大型语言模型 图像识别 产品属性提取 自动化构建 分层知识图谱

📋 核心要点

  1. 电商领域缺乏高效低成本的知识图谱自动构建方法，制约了下游应用的进一步发展。
  2. 利用视觉-语言模型和大型语言模型，从产品图像中自动提取信息，构建结构化的产品知识图谱。
  3. 构建了电商产品数据集用于基准测试，实验结果表明该方法在各项指标上均优于基线方法。

📝 摘要（中文）

知识图谱(KG)在各种人工智能系统中扮演着越来越重要的角色。对于电子商务而言，一种高效且低成本的自动化知识图谱构建方法是实现各种成功下游应用的基础。本文提出了一种从原始产品图像构建结构化产品知识图谱的新方法。该方法协同利用了视觉-语言模型(VLM)和大型语言模型(LLM)的最新进展，完全自动化了该过程并允许及时更新图谱。我们还提出了一个人为标注的电子商务产品数据集，用于评估知识图谱构建中的产品属性提取。我们的方法在所有指标和评估属性上均优于基线，证明了其有效性和良好的应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电子商务领域中，如何从海量产品图像中自动构建高质量、可扩展的知识图谱的问题。现有方法通常依赖人工标注或文本信息，成本高昂且难以维护，无法满足电商平台快速更新的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型(VLM)理解图像内容，并结合大型语言模型(LLM)进行知识推理和图谱构建。通过VLM提取图像中的产品属性，然后利用LLM将这些属性组织成结构化的知识图谱。这种方法可以显著降低人工成本，并实现知识图谱的自动更新。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1)图像输入：输入原始产品图像。2)视觉-语言模型(VLM)处理：使用VLM提取图像中的产品属性，例如颜色、材质、款式等。3)大型语言模型(LLM)处理：利用LLM对提取的属性进行知识推理和关系抽取，构建知识图谱的三元组(实体-关系-实体)。4)知识图谱构建：将抽取的三元组整合到知识图谱中，形成结构化的产品知识表示。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将VLM和LLM协同应用于电商知识图谱的构建。传统方法通常依赖人工标注或文本信息，而该方法可以直接从图像中提取知识，大大提高了效率和可扩展性。此外，该方法还提出了一种分层知识图谱构建方法，可以更好地组织和管理电商产品知识。

关键设计：论文中没有详细说明VLM和LLM的具体选择和参数设置，这部分信息未知。但是，可以推测，VLM的选择需要考虑其在图像识别和属性提取方面的性能，LLM的选择需要考虑其在知识推理和关系抽取方面的能力。此外，损失函数的设计也至关重要，需要保证VLM和LLM能够有效地协同工作，并生成高质量的知识图谱。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在自建的电商产品数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在产品属性提取和知识图谱构建方面均优于基线方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有给出，属于未知信息。但总体而言，实验结果验证了该方法的有效性和应用潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于电商领域的商品推荐、智能搜索、产品知识问答等场景。通过构建高质量的商品知识图谱，可以提升用户购物体验，提高电商平台的运营效率。未来，该方法还可以扩展到其他领域，例如智能制造、智慧医疗等，实现知识的自动化构建和应用。

📄 摘要（原文）

Knowledge Graph (KG) is playing an increasingly important role in various AI systems. For e-commerce, an efficient and low-cost automated knowledge graph construction method is the foundation of enabling various successful downstream applications. In this paper, we propose a novel method for constructing structured product knowledge graphs from raw product images. The method cooperatively leverages recent advances in the vision-language model (VLM) and large language model (LLM), fully automating the process and allowing timely graph updates. We also present a human-annotated e-commerce product dataset for benchmarking product property extraction in knowledge graph construction. Our method outperforms our baseline in all metrics and evaluated properties, demonstrating its effectiveness and bright usage potential.