論文の概要: Enhanced E-Commerce Attribute Extraction: Innovating with Decorative Relation Correction and LLAMA 2.0-Based Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06684v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 08:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 18:57:43.298759
• Title: Enhanced E-Commerce Attribute Extraction: Innovating with Decorative Relation Correction and LLAMA 2.0-Based Annotation
• Title（参考訳）: 強化されたeコマース属性抽出:装飾関係補正とllama 2.0ベースのアノテーションによる革新
• Authors: Jianghong Zhou, Weizhi Du, Md Omar Faruk Rokon, Zhaodong Wang, Jiaxuan Xu, Isha Shah, Kuang-chih Lee, Musen Wen
• Abstract要約: 本稿では,分類のためのBERT,属性値抽出のための条件付きランダムフィールド(CRF)層,データアノテーションのための大規模言語モデル(LLM)を統合した先駆的フレームワークを提案する。 提案手法は, CRFのシーケンス復号技術と相乗化したBERTの頑健な表現学習を利用して, 属性値の同定と抽出を行う。 私たちの方法論は、Walmart、BestBuyのEコマースNERデータセット、CoNLLデータセットなど、さまざまなデータセットで厳格に検証されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.81846973621209
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The rapid proliferation of e-commerce platforms accentuates the need for advanced search and retrieval systems to foster a superior user experience. Central to this endeavor is the precise extraction of product attributes from customer queries, enabling refined search, comparison, and other crucial e-commerce functionalities. Unlike traditional Named Entity Recognition (NER) tasks, e-commerce queries present a unique challenge owing to the intrinsic decorative relationship between product types and attributes. In this study, we propose a pioneering framework that integrates BERT for classification, a Conditional Random Fields (CRFs) layer for attribute value extraction, and Large Language Models (LLMs) for data annotation, significantly advancing attribute recognition from customer inquiries. Our approach capitalizes on the robust representation learning of BERT, synergized with the sequence decoding prowess of CRFs, to adeptly identify and extract attribute values. We introduce a novel decorative relation correction mechanism to further refine the extraction process based on the nuanced relationships between product types and attributes inherent in e-commerce data. Employing LLMs, we annotate additional data to expand the model's grasp and coverage of diverse attributes. Our methodology is rigorously validated on various datasets, including Walmart, BestBuy's e-commerce NER dataset, and the CoNLL dataset, demonstrating substantial improvements in attribute recognition performance. Particularly, the model showcased promising results during a two-month deployment in Walmart's Sponsor Product Search, underscoring its practical utility and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: eコマースプラットフォームの急速な普及は、優れたユーザーエクスペリエンスを育むために高度な検索および検索システムの必要性を高める。 この取り組みの中心は、顧客の問い合わせから製品属性を正確に抽出し、洗練された検索、比較、その他の重要なeコマース機能を可能にすることである。 従来の名前付きエンティティ認識(NER)タスクとは異なり、製品タイプと属性の固有の装飾的関係のため、eコマースクエリにはユニークな課題がある。 本研究では,分類のためのBERT,属性値抽出のための条件付きランダムフィールド(CRFs)層,データアノテーションのための大規模言語モデル(LLMs)を統合した先駆的フレームワークを提案する。 提案手法は, CRFのシーケンス復号技術と相乗化したBERTの頑健な表現学習を利用して, 属性値の同定と抽出を行う。 本稿では,電子商取引データに内在する商品タイプと属性のニュアンス関係に基づいて,抽出プロセスをさらに洗練するための新しい装飾関係補正機構を提案する。 llmを使用して、モデルの把握とさまざまな属性のカバレッジを拡大するために追加データをアノテートします。 我々の手法は、Walmart、BestBuyのeコマースNERデータセット、CoNLLデータセットなど、さまざまなデータセットで厳格に検証されており、属性認識性能が大幅に改善されている。 特にこのモデルは、walmartのスポンサー製品検索における2ヶ月の展開で有望な結果を示し、実用性と有効性を強調した。

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