Leveraging Large Language Models for Enhanced Product Descriptions in eCommerce

📄 arXiv: 2310.18357v1 📥 PDF

作者: Jianghong Zhou, Bo Liu, Jhalak Nilesh Acharya Yao Hong, Kuang-chih Lee, Musen Wen

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-24

备注: 9 pages, 4 figures, EMNLP2023 workshop, The 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

💡 一句话要点

利用LLAMA 2.0模型自动生成电商产品描述以提升用户参与度

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

关键词: 电商产品描述 LLAMA 2.0 自动化生成 用户参与 机器学习 自然语言处理 数据微调

📋 核心要点

  1. 现有的产品描述生成方法依赖大量人力，缺乏一致性和可扩展性，难以满足电商快速发展的需求。
  2. 本文提出利用LLAMA 2.0 7B模型，通过训练和微调实现自动化的产品描述生成，旨在提升描述质量和用户参与度。
  3. 实验结果表明，该方法显著提高了点击率和用户满意度，且有效减少了人工工作量，具有良好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

在电商领域，产品描述的质量和全面性对于提升搜索可见性和客户参与度至关重要。有效的产品描述能够解决“冷启动”问题，符合市场趋势，并最终提高点击率。传统的描述生成方法往往需要大量人力，且缺乏一致性和可扩展性。本文提出了一种新方法，利用LLAMA 2.0 7B语言模型自动生成产品描述。我们在沃尔玛的真实产品描述数据集上对模型进行了训练，并针对电商领域的语言特征进行了微调，以增强其在销售和用户参与中的实用性。通过多种评估指标验证了该方法的有效性，结果表明该系统不仅可扩展，还显著减少了人力工作量，展示了大型语言模型在电商平台自动化和优化中的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决电商产品描述生成中的人力成本高、质量不一致和可扩展性差的问题。现有方法往往依赖人工撰写，效率低下且难以适应市场变化。

核心思路：通过使用LLAMA 2.0 7B语言模型，结合真实的产品描述数据进行训练和微调，实现高效、自动化的产品描述生成，以提高描述的质量和一致性。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练、微调和评估四个主要模块。首先收集沃尔玛的产品描述数据，然后对LLAMA 2.0模型进行训练，最后通过多种评估指标验证生成效果。

关键创新：本研究的主要创新在于将大型语言模型应用于电商产品描述生成，显著提升了生成内容的质量和相关性，与传统方法相比，减少了人力干预并提高了生成效率。

关键设计：在模型训练过程中，采用了特定的损失函数以优化生成文本的流畅性和相关性，同时对模型进行了针对电商领域的语言特征微调，以确保生成内容符合市场需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用LLAMA 2.0模型生成的产品描述在客户点击率上提高了显著的百分比，且在NDCG等评估指标上表现优于传统方法，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电商平台、在线零售商和市场营销等。通过自动化生成高质量的产品描述，商家可以提高产品的搜索可见性和用户参与度，从而推动销售增长。未来，该方法还可以扩展到其他领域，如内容创作和广告文案生成，具有广泛的商业价值和影响力。

📄 摘要（原文）

In the dynamic field of eCommerce, the quality and comprehensiveness of product descriptions are pivotal for enhancing search visibility and customer engagement. Effective product descriptions can address the 'cold start' problem, align with market trends, and ultimately lead to increased click-through rates. Traditional methods for crafting these descriptions often involve significant human effort and may lack both consistency and scalability. This paper introduces a novel methodology for automating product description generation using the LLAMA 2.0 7B language model. We train the model on a dataset of authentic product descriptions from Walmart, one of the largest eCommerce platforms. The model is then fine-tuned for domain-specific language features and eCommerce nuances to enhance its utility in sales and user engagement. We employ multiple evaluation metrics, including NDCG, customer click-through rates, and human assessments, to validate the effectiveness of our approach. Our findings reveal that the system is not only scalable but also significantly reduces the human workload involved in creating product descriptions. This study underscores the considerable potential of large language models like LLAMA 2.0 7B in automating and optimizing various facets of eCommerce platforms, offering significant business impact, including improved search functionality and increased sales.