eC-Tab2Text: Aspect-Based Text Generation from e-Commerce Product Tables

📄 arXiv: 2502.14820v1 📥 PDF

作者: Luis Antonio Gutiérrez Guanilo, Mir Tafseer Nayeem, Cristian López, Davood Rafiei

分类: cs.CL, cs.AI, cs.DB, cs.HC

发布日期: 2025-02-20

备注: NAACL 2025 (Industry Track)

💡 一句话要点

提出eC-Tab2Text数据集，用于电商产品表格到文本的属性特定生成。

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

关键词: 电商 表格到文本生成 大型语言模型 数据集 产品评论 属性特定生成 微调 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在电商领域的应用受限于缺乏领域特定的数据集，难以捕捉电商产品属性和用户查询的复杂性。
  2. 论文提出eC-Tab2Text数据集，专注于从产品表格生成属性相关的文本，从而使LLM能够生成高质量的产品评论。
  3. 实验结果表明，通过在eC-Tab2Text数据集上微调LLM，能够显著提升生成评论的上下文准确性，优化电商工作流程。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在各个领域都展现了卓越的通用性，但由于缺乏特定领域的电商数据集，它们在电商领域的应用仍未得到充分探索。为了解决这一差距，我们推出了eC-Tab2Text，这是一个旨在捕捉电商复杂性的新数据集，包括详细的产品属性和用户特定的查询。利用eC-Tab2Text，我们专注于从产品表格生成文本，使LLMs能够从结构化的表格数据中生成高质量的、属性特定的产品评论。经过微调的模型使用标准的Table2Text指标以及正确性、忠实性和流畅性评估进行了严格的评估。我们的结果表明，在生成上下文准确的评论方面取得了显著的改进，突出了定制数据集和微调方法在优化电商工作流程方面的变革潜力。这项工作强调了LLMs在电商工作流程中的潜力，以及特定领域数据集在针对行业特定挑战进行定制方面的重要作用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电商领域中，利用大型语言模型(LLMs)从产品表格数据自动生成高质量、属性相关的产品评论的问题。现有方法缺乏领域特定的数据集，导致LLMs难以捕捉电商产品的复杂属性和用户查询的细微差别，生成的评论可能不够准确、忠实或流畅。

核心思路：论文的核心思路是构建一个电商领域特定的数据集eC-Tab2Text，该数据集包含详细的产品属性和用户查询，从而为LLMs提供足够的训练数据，使其能够学习到生成高质量产品评论所需的领域知识。通过在eC-Tab2Text上微调LLMs，可以使其更好地理解产品属性之间的关系，并生成更准确、忠实和流畅的评论。

技术框架：整体框架包括数据集构建和模型微调两个主要阶段。首先，构建eC-Tab2Text数据集，该数据集包含产品表格数据和对应的产品评论。然后，选择合适的LLM，并在eC-Tab2Text数据集上进行微调。最后，使用标准的Table2Text指标以及正确性、忠实性和流畅性评估对微调后的模型进行评估。

关键创新：论文的关键创新在于构建了eC-Tab2Text数据集，这是一个专门为电商领域设计的表格到文本生成数据集。与现有数据集相比，eC-Tab2Text数据集包含更详细的产品属性和用户查询，更能够反映电商领域的复杂性。此外，论文还验证了在eC-Tab2Text数据集上微调LLMs可以显著提升生成产品评论的质量。

关键设计：论文的关键设计包括数据集的构建方式和模型的微调策略。在数据集构建方面，论文采用了人工标注和数据增强等方法，以保证数据集的质量和规模。在模型微调方面，论文采用了标准的微调方法，并针对电商领域的特点进行了一些调整，例如，使用了属性特定的损失函数，以鼓励模型生成更准确的属性相关的评论。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，在eC-Tab2Text数据集上微调的LLM在生成上下文准确的评论方面取得了显著的改进。与基线模型相比，微调后的模型在Table2Text指标（如BLEU、ROUGE）以及正确性、忠实性和流畅性评估方面均有显著提升，证明了该数据集和微调方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电商平台的商品详情页自动生成、智能客服、用户评论总结等场景。通过自动生成高质量的产品描述和评论，可以提升用户购物体验，提高商品转化率。未来，该技术还可以扩展到其他领域，例如金融、医疗等，实现表格数据到文本的自动生成。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional versatility across diverse domains, yet their application in e-commerce remains underexplored due to a lack of domain-specific datasets. To address this gap, we introduce eC-Tab2Text, a novel dataset designed to capture the intricacies of e-commerce, including detailed product attributes and user-specific queries. Leveraging eC-Tab2Text, we focus on text generation from product tables, enabling LLMs to produce high-quality, attribute-specific product reviews from structured tabular data. Fine-tuned models were rigorously evaluated using standard Table2Text metrics, alongside correctness, faithfulness, and fluency assessments. Our results demonstrate substantial improvements in generating contextually accurate reviews, highlighting the transformative potential of tailored datasets and fine-tuning methodologies in optimizing e-commerce workflows. This work highlights the potential of LLMs in e-commerce workflows and the essential role of domain-specific datasets in tailoring them to industry-specific challenges.