EcomEdit: An Automated E-commerce Knowledge Editing Framework for Enhanced Product and Purchase Intention Understanding

📄 arXiv: 2410.14276v1 📥 PDF

作者: Ching Ming Samuel Lau, Weiqi Wang, Haochen Shi, Baixuan Xu, Jiaxin Bai, Yangqiu Song

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-18

💡 一句话要点

提出ECOMEDIT，一个电商知识编辑框架，提升LLM对商品和购买意图的理解。

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

关键词: 知识编辑 大型语言模型 电子商务 知识冲突检测 产品理解 购买意图 自动化框架 概念化

📋 核心要点

  1. 现有LLM在电商领域知识更新方面存在不足，无法及时反映产品特性和用户购买意图的变化。
  2. ECOMEDIT框架利用更强大的LLM进行知识冲突检测，并引入概念化方法增强知识的语义覆盖。
  3. 实验表明，ECOMEDIT能有效提升LLM对产品描述和购买意图的理解，并在下游任务中表现更佳。

📝 摘要（中文）

知识编辑(KE)旨在修正和更新大型语言模型(LLM)中的事实信息，以确保准确性和相关性，而无需计算成本高昂的微调。虽然它已在多个领域被证明有效，但很少有工作关注其在电子商务领域的应用。然而，电商领域自然存在需要KE的场景，例如及时更新产品特性和客户的趋势性购买意图，这需要进一步探索。本文率先将KE应用于电商领域，提出了ECOMEDIT，一个为电商相关知识和任务量身定制的自动化电商知识编辑框架。我们的框架利用更强大的LLM作为判断器，以实现自动知识冲突检测，并结合概念化来增强待编辑知识的语义覆盖。通过大量的实验，我们证明了ECOMEDIT在提高LLM对产品描述和购买意图的理解方面的有效性。我们还表明，经过我们的编辑后，LLM可以在下游电商任务上取得更强的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在电子商务领域中知识更新不及时的问题。具体来说，当产品特性发生变化或用户购买意图出现新的趋势时，LLM需要能够快速、准确地更新其知识库，以保证其在电商相关任务中的性能。现有方法通常需要耗时的微调，无法满足电商领域快速变化的知识需求。

核心思路：ECOMEDIT的核心思路是利用知识编辑（KE）技术，在不进行大规模微调的情况下，直接修改LLM中的知识。为了提高编辑的准确性和效率，该框架引入了更强大的LLM作为判断器，用于自动检测知识冲突，并采用概念化方法来增强待编辑知识的语义覆盖。

技术框架：ECOMEDIT框架包含以下主要模块：1) 知识冲突检测：使用更强大的LLM判断待编辑知识与现有知识是否存在冲突。2) 知识概念化：将待编辑知识进行概念化处理，扩展其语义覆盖范围。3) 知识编辑：根据冲突检测结果和概念化后的知识，对LLM进行知识编辑。4) 评估：评估编辑后的LLM在电商相关任务中的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于将知识编辑技术应用于电子商务领域，并提出了自动化的ECOMEDIT框架。与传统的微调方法相比，ECOMEDIT能够更快速、更高效地更新LLM的知识。此外，利用更强大的LLM进行知识冲突检测和引入概念化方法，提高了知识编辑的准确性和泛化能力。

关键设计：论文中使用了特定的LLM作为判断器，具体型号未知。知识概念化的具体方法也未详细描述，但提到旨在扩展知识的语义覆盖。知识编辑的具体实现方式（例如，使用哪种KE算法）也未明确说明。评估指标包括在下游电商任务上的性能提升，具体任务类型未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明了ECOMEDIT框架在提高LLM对产品描述和购买意图的理解方面的有效性。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，但强调了编辑后的LLM在下游电商任务中取得了更强的性能。具体的提升幅度未知。

🎯 应用场景

ECOMEDIT框架可应用于电商平台的智能客服、商品推荐、搜索排序等多个场景。通过及时更新LLM的知识，可以提高客服的回复质量、推荐的准确性和搜索结果的相关性，从而提升用户体验和平台销售额。该研究为电商领域的知识管理和LLM应用提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Knowledge Editing (KE) aims to correct and update factual information in Large Language Models (LLMs) to ensure accuracy and relevance without computationally expensive fine-tuning. Though it has been proven effective in several domains, limited work has focused on its application within the e-commerce sector. However, there are naturally occurring scenarios that make KE necessary in this domain, such as the timely updating of product features and trending purchase intentions by customers, which necessitate further exploration. In this paper, we pioneer the application of KE in the e-commerce domain by presenting ECOMEDIT, an automated e-commerce knowledge editing framework tailored for e-commerce-related knowledge and tasks. Our framework leverages more powerful LLMs as judges to enable automatic knowledge conflict detection and incorporates conceptualization to enhance the semantic coverage of the knowledge to be edited. Through extensive experiments, we demonstrate the effectiveness of ECOMEDIT in improving LLMs' understanding of product descriptions and purchase intentions. We also show that LLMs, after our editing, can achieve stronger performance on downstream e-commerce tasks.