論文の概要: MIND: Multimodal Shopping Intention Distillation from Large Vision-language Models for E-commerce Purchase Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10701v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 07:03:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:31.824806
• Title: MIND: Multimodal Shopping Intention Distillation from Large Vision-language Models for E-commerce Purchase Understanding
• Title（参考訳）: MIND:Eコマース購入理解のための大規模視覚言語モデルからのマルチモーダルショッピング意図蒸留
• Authors: Baixuan Xu, Weiqi Wang, Haochen Shi, Wenxuan Ding, Huihao Jing, Tianqing Fang, Jiaxin Bai, Long Chen, Yangqiu Song,
• Abstract要約: MINDは、マルチモーダル製品メタデータから購入意図を推測し、人間中心のものを優先するフレームワークである。 Amazon Reviewのデータを使用して、1,264,441万の意図を含むマルチモーダルな意図的知識ベースを作成します。 得られた意図は2つの意図的理解タスクにおいて大きな言語モデルを大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.47495643376656
• License:
• Abstract: Improving user experience and providing personalized search results in E-commerce platforms heavily rely on understanding purchase intention. However, existing methods for acquiring large-scale intentions bank on distilling large language models with human annotation for verification. Such an approach tends to generate product-centric intentions, overlook valuable visual information from product images, and incurs high costs for scalability. To address these issues, we introduce MIND, a multimodal framework that allows Large Vision-Language Models (LVLMs) to infer purchase intentions from multimodal product metadata and prioritize human-centric ones. Using Amazon Review data, we apply MIND and create a multimodal intention knowledge base, which contains 1,264,441 million intentions derived from 126,142 co-buy shopping records across 107,215 products. Extensive human evaluations demonstrate the high plausibility and typicality of our obtained intentions and validate the effectiveness of our distillation framework and filtering mechanism. Additional experiments reveal that our obtained intentions significantly enhance large language models in two intention comprehension tasks.
• Abstract（参考訳）: Eコマースプラットフォームにおけるユーザエクスペリエンスの向上とパーソナライズされた検索結果の提供は,購入意図の理解に大きく依存している。 しかし,大規模な意図獲得のための既存の手法は,人間のアノテーションを付加した大規模言語モデルの蒸留に有効である。 このようなアプローチは、製品中心の意図を生成し、製品イメージから価値のある視覚情報を見落とし、スケーラビリティのために高いコストを発生させる傾向があります。 これらの問題に対処するために、MINDは、LVLM(Large Vision-Language Models)がマルチモーダル製品メタデータから購入意図を推測し、人間中心のものを優先順位付けすることを可能にするマルチモーダルフレームワークである。 Amazon Reviewのデータを用いて、MINDを適用し、1264,441万の意図を含むマルチモーダルな意図的知識ベースを作成します。 広範囲な人的評価は, 得られた意図の妥当性と典型性を示し, 蒸留の枠組みとろ過機構の有効性を検証した。 追加実験により,2つの意図的理解タスクにおいて,得られた意図が大規模言語モデルを大幅に向上することが確認された。

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