LLM-Based Robust Product Classification in Commerce and Compliance
作者: Sina Gholamian, Gianfranco Romani, Bartosz Rudnikowicz, Stavroula Skylaki
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-08-11 (更新: 2024-10-15)
备注: Camera-ready version for Customizable NLP Workshop at EMNLP 2024. 11 pages
💡 一句话要点
提出基于LLM的鲁棒性产品分类方法，解决电商和合规场景下不完整描述问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 产品分类 大型语言模型 上下文学习 鲁棒性 电子商务 合规性 数据扰动
📋 核心要点
- 现有产品分类方法难以处理电商场景下产品描述简短、不完整等实际挑战。
- 利用大型语言模型（LLM）的推理能力，结合上下文学习，提升产品分类的鲁棒性。
- 实验表明，在干净数据和数据攻击场景下，LLM均优于传统的监督学习方法。
📝 摘要（中文）
产品分类在国际贸易中至关重要，因为合规性验证、税收和关税都基于产品类别。手动分类耗时且容易出错，进出口产品的大量涌入使得手动过程不可行。因此，电子商务平台和国际贸易企业转向使用机器学习进行自动产品分类。然而，当前的方法没有考虑到与产品分类相关的实际挑战，例如非常简短和不完整的产品描述。此外，生成式大型语言模型（LLM）的最新进展及其推理能力主要未在产品分类和电子商务中得到利用。在这项研究中，我们探索了工业分类的实际挑战，并提出了允许进行实际数据模拟的数据扰动。此外，我们采用基于LLM的产品分类来提高在数据不完整的情况下预测的鲁棒性。我们的研究表明，在干净数据场景中，具有上下文学习的LLM优于监督方法。此外，我们说明了当存在数据攻击时，LLM比监督方法明显更鲁棒。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决电商和合规场景下，由于产品描述信息不完整或存在噪声，导致传统机器学习方法在产品分类任务中表现不佳的问题。现有方法对数据质量要求高，难以适应实际应用中的复杂情况。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和推理能力，通过上下文学习（in-context learning）的方式，使模型能够从少量示例中学习并进行产品分类。LLM能够更好地理解不完整或有噪声的产品描述，并根据上下文信息进行推理，从而提高分类的准确性和鲁棒性。
技术框架：整体框架包括数据扰动模拟真实场景，以及基于LLM的产品分类两个主要部分。首先，通过数据扰动技术，模拟产品描述不完整或存在噪声的情况，构建更具挑战性的数据集。然后，利用LLM，例如GPT-3或类似模型，通过上下文学习的方式进行产品分类。具体流程是：将少量带有标签的示例产品描述作为上下文，输入给LLM，然后输入待分类的产品描述，LLM根据上下文信息进行分类。
关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型应用于产品分类任务，并利用其上下文学习能力来提高分类的鲁棒性。与传统的监督学习方法相比，LLM不需要大量的标注数据进行训练，并且能够更好地处理不完整或有噪声的数据。此外，论文还提出了数据扰动方法，用于模拟真实场景中的数据质量问题。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据扰动策略，例如随机删除单词、替换单词等，用于模拟产品描述的不完整性；2) 上下文学习的示例选择策略，选择具有代表性的示例作为上下文，以提高LLM的分类性能；3) 使用合适的LLM模型，并根据具体任务进行微调或prompt工程，以优化分类效果。具体的参数设置和损失函数选择取决于所使用的LLM模型和微调策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在干净数据场景下，基于LLM的上下文学习方法优于传统的监督学习方法。更重要的是，在存在数据攻击（即产品描述不完整或有噪声）的情况下，LLM的鲁棒性明显优于监督学习方法，性能提升显著。具体提升幅度和绝对性能数据在论文中给出，此处未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电子商务平台、国际贸易公司和海关等机构，实现自动化的产品分类，提高效率，降低人工成本，并减少因分类错误导致的合规性风险。未来，该方法可以扩展到其他文本分类任务，例如新闻分类、情感分析等。
📄 摘要（原文）
Product classification is a crucial task in international trade, as compliance regulations are verified and taxes and duties are applied based on product categories. Manual classification of products is time-consuming and error-prone, and the sheer volume of products imported and exported renders the manual process infeasible. Consequently, e-commerce platforms and enterprises involved in international trade have turned to automatic product classification using machine learning. However, current approaches do not consider the real-world challenges associated with product classification, such as very abbreviated and incomplete product descriptions. In addition, recent advancements in generative Large Language Models (LLMs) and their reasoning capabilities are mainly untapped in product classification and e-commerce. In this research, we explore the real-life challenges of industrial classification and we propose data perturbations that allow for realistic data simulation. Furthermore, we employ LLM-based product classification to improve the robustness of the prediction in presence of incomplete data. Our research shows that LLMs with in-context learning outperform the supervised approaches in the clean-data scenario. Additionally, we illustrate that LLMs are significantly more robust than the supervised approaches when data attacks are present.