AddrLLM: Address Rewriting via Large Language Model on Nationwide Logistics Data

📄 arXiv: 2411.13584v1 📥 PDF

作者: Qinchen Yang, Zhiqing Hong, Dongjiang Cao, Haotian Wang, Zejun Xie, Tian He, Yunhuai Liu, Yu Yang, Desheng Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-17

备注: Accepted by KDD'25 ADS Track

💡 一句话要点

AddrLLM：基于大规模物流数据的地址重写大语言模型框架

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

关键词: 地址重写 大语言模型 检索增强 物流系统 地址规范化

📋 核心要点

  1. 现有地址重写方法通常针对特定错误类型，泛化能力弱，且需要针对新数据频繁重新训练。
  2. AddrLLM利用检索增强的大语言模型，通过监督微调、地址中心检索和无偏目标对齐，提升地址重写效果。
  3. 实验表明，AddrLLM在全国范围的真实数据上表现出色，显著降低了包裹重新路由率约43%。

📝 摘要（中文）

地址作为物理位置的文本描述，在按需配送和导航等基于位置的服务(LBS)中起着重要作用。然而，普遍存在的不规范地址（包含不准确信息，无法精确定位），导致了显著的成本。地址重写技术应运而生，旨在纠正这些不规范地址。尽管需求迫切，现有的地址重写方法存在局限性，通常针对特定类型的错误进行定制，或者需要频繁地重新训练才能有效地处理新的地址数据。本研究提出了AddrLLM，一个基于检索增强的大语言模型的创新地址重写框架。AddrLLM通过精心设计的监督微调模块、以地址为中心的检索增强生成模块和无偏目标对齐模块，克服了上述局限性。据我们所知，本研究率先应用基于LLM的地址重写方法来解决不规范地址的问题。通过在全国范围内的真实数据上进行全面的离线测试以及随后的在线部署，AddrLLM在与现有物流系统集成方面表现出卓越的性能。它显著降低了约43%的包裹重新路由率，突显了其在实际应用中的卓越功效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决物流场景中普遍存在的不规范地址问题。这些地址包含错误或不准确的信息，导致包裹无法准确送达，增加了物流成本。现有地址重写方法的痛点在于缺乏通用性，难以处理各种类型的地址错误，并且需要针对新的地址数据进行大量的重新训练。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）强大的文本理解和生成能力，结合检索增强技术，实现更准确、更鲁棒的地址重写。通过检索与目标地址相关的上下文信息，LLM可以更好地理解地址的真实含义，并生成规范化的地址。

技术框架：AddrLLM框架包含三个主要模块：1) 监督微调模块：使用标注好的地址数据对LLM进行微调，使其具备初步的地址重写能力。2) 地址中心检索增强生成模块：对于给定的地址，首先从大规模地址数据库中检索相似的地址作为上下文信息，然后将上下文信息与原始地址一起输入到LLM中，生成规范化的地址。3) 无偏目标对齐模块：通过设计特定的损失函数，引导LLM生成更准确、更符合实际情况的地址，避免模型产生偏差。

关键创新：AddrLLM的关键创新在于将检索增强技术与大语言模型相结合，用于解决地址重写问题。与传统的地址重写方法相比，AddrLLM无需针对特定类型的错误进行定制，具有更强的泛化能力。此外，AddrLLM可以通过不断地更新地址数据库，自动适应新的地址数据，无需频繁地重新训练。

关键设计：AddrLLM的关键设计包括：1) 地址检索策略：设计高效的地址检索算法，快速找到与目标地址相似的地址。2) 上下文信息融合策略：设计有效的方法将检索到的上下文信息与原始地址融合，以便LLM更好地理解地址的含义。3) 损失函数设计：设计无偏的损失函数，引导LLM生成更准确、更符合实际情况的地址。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AddrLLM在全国范围的真实物流数据上进行了离线测试和在线部署。离线测试结果表明，AddrLLM的地址重写准确率显著优于现有的地址重写方法。在线部署结果表明，AddrLLM成功集成到现有的物流系统中，并将包裹重新路由率降低了约43%，显著提高了物流效率。

🎯 应用场景

AddrLLM可广泛应用于物流、电商、外卖等需要精确地址信息的领域。通过提高地址的准确性，AddrLLM可以降低物流成本，提高配送效率，改善用户体验。未来，AddrLLM还可以应用于智能城市建设，例如智能交通、应急救援等领域，为人们的生活带来更多便利。

📄 摘要（原文）

Textual description of a physical location, commonly known as an address, plays an important role in location-based services(LBS) such as on-demand delivery and navigation. However, the prevalence of abnormal addresses, those containing inaccuracies that fail to pinpoint a location, have led to significant costs. Address rewriting has emerged as a solution to rectify these abnormal addresses. Despite the critical need, existing address rewriting methods are limited, typically tailored to correct specific error types, or frequently require retraining to process new address data effectively. In this study, we introduce AddrLLM, an innovative framework for address rewriting that is built upon a retrieval augmented large language model. AddrLLM overcomes aforementioned limitations through a meticulously designed Supervised Fine-Tuning module, an Address-centric Retrieval Augmented Generation module and a Bias-free Objective Alignment module. To the best of our knowledge, this study pioneers the application of LLM-based address rewriting approach to solve the issue of abnormal addresses. Through comprehensive offline testing with real-world data on a national scale and subsequent online deployment, AddrLLM has demonstrated superior performance in integration with existing logistics system. It has significantly decreased the rate of parcel re-routing by approximately 43\%, underscoring its exceptional efficacy in real-world applications.