論文の概要: Using LLMs for the Extraction and Normalization of Product Attribute Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02130v2
• Date: Tue, 5 Mar 2024 08:12:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 18:16:26.379327
• Title: Using LLMs for the Extraction and Normalization of Product Attribute Values
• Title（参考訳）: LLMを用いた製品属性値の抽出と正規化
• Authors: Nick Baumann, Alexander Brinkmann, Christian Bizer
• Abstract要約: 本稿では,大型言語モデル(LLM)を用いて,製品タイトルや製品記述から属性値を抽出し,正規化する可能性について検討する。 実験の結果, GPT-4はPLMに基づく抽出法を10%上回り, F1スコア91%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.45146101802871
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Product offers on e-commerce websites often consist of a textual product title and a textual product description. In order to provide features such as faceted product filtering or content-based product recommendation, the websites need to extract attribute-value pairs from the unstructured product descriptions. This paper explores the potential of using large language models (LLMs), such as OpenAI's GPT-3.5 and GPT-4, to extract and normalize attribute values from product titles and product descriptions. For our experiments, we introduce the WDC Product Attribute-Value Extraction (WDC PAVE) dataset. WDC PAVE consists of product offers from 87 websites that provide schema$.$org annotations. The offers belong to five different categories, each featuring a specific set of attributes. The dataset provides manually verified attribute-value pairs in two forms: (i) directly extracted values and (ii) normalized attribute values. The normalization of the attribute values requires systems to perform the following types of operations: name expansion, generalization, unit of measurement normalization, and string wrangling. Our experiments demonstrate that GPT-4 outperforms PLM-based extraction methods by 10%, achieving an F1-Score of 91%. For the extraction and normalization of product attribute values, GPT-4 achieves a similar performance to the extraction scenario, while being particularly strong at string wrangling and name expansion.
• Abstract（参考訳）: eコマースウェブサイトでの製品提供は、しばしばテキスト製品タイトルとテキスト製品記述で構成される。 ファセット製品フィルタリングやコンテンツベースの製品レコメンデーションなどの機能を提供するためには,Webサイトは非構造化製品記述から属性値ペアを抽出する必要がある。 本稿では,OpenAI の GPT-3.5 や GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) を用いて,製品タイトルや製品記述から属性値の抽出と正規化を行う可能性について検討する。 本稿ではWDC製品属性値抽出(WDC PAVE)データセットについて紹介する。 WDC PAVEは87のウェブサイトから提供され、スキーマ$を提供する。 $orgアノテーション。 提案は5つのカテゴリに属し、それぞれが特定の属性のセットを特徴とする。 データセットは、手動で検証された属性値のペアを2つの形式で提供する。 (i)直接抽出された値 (ii)正規化属性値。 属性値の正規化は、名前展開、一般化、測定単位の正規化、文字列ラングリングといった、以下の種類の演算を行うシステムを必要とする。 実験の結果, GPT-4はPLMに基づく抽出法を10%上回り, F1スコア91%を達成した。 製品属性値の抽出と正規化のために、GPT-4は、特にストリングラングリングや名前展開に強く、抽出シナリオと同じような性能を達成する。

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