A Multimodal In-Context Tuning Approach for E-Commerce Product Description Generation

📄 arXiv: 2402.13587v2 📥 PDF

作者: Yunxin Li, Baotian Hu, Wenhan Luo, Lin Ma, Yuxin Ding, Min Zhang

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-03-07)

备注: Accepted by LREC-COLING 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多模态上下文调优方法以解决电商产品描述生成问题

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

关键词: 电商产品描述 多模态学习 上下文调优 语言模型 图像处理 文本生成 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成电商产品描述时，常常导致描述不准确且缺乏多样性，无法有效突出产品特征。
  2. 本文提出的ModICT方法通过引入相似产品样本，利用语言模型的上下文学习能力，生成更具针对性的产品描述。
  3. 实验结果显示，ModICT在描述准确性上提升了3.3%（Rouge-L），在多样性上提升了9.4%（D-5），显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的电商产品描述生成方法，通过结合图像和营销关键词的多模态信息，生成更具针对性的产品描述。现有方法常常生成不准确和通用的描述，原因在于同类产品的文案相似，且大规模样本优化使模型关注常用词而忽视产品特征。为了解决这一问题，本文提出了一种简单有效的多模态上下文调优方法ModICT，该方法引入相似产品样本作为参考，利用语言模型的上下文学习能力生成描述。在训练过程中，保持视觉编码器和语言模型不变，专注于优化生成多模态上下文参考和动态提示的模块。实验结果表明，ModICT在描述准确性和多样性上显著优于传统方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决电商产品描述生成中的准确性和多样性不足的问题。现有方法往往生成相似的文案，无法有效体现产品的独特性。

核心思路：提出的ModICT方法通过引入相似产品样本作为参考，利用语言模型的上下文学习能力，生成更具个性化的产品描述。这种设计旨在增强生成文本的多样性和准确性。

技术框架：整体架构包括视觉编码器、语言模型和多模态上下文参考生成模块。在训练过程中，视觉编码器和语言模型保持不变，重点优化生成多模态参考和动态提示的模块。

关键创新：ModICT的核心创新在于引入相似产品样本作为上下文参考，利用语言模型的上下文学习能力，显著提升了生成描述的多样性和准确性。这与传统方法的静态生成方式形成鲜明对比。

关键设计：在参数设置上，保持视觉编码器和语言模型的冻结状态，优化多模态参考生成模块。损失函数设计上，关注生成描述的多样性和准确性，确保模型能够有效利用上下文信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ModICT在描述生成的准确性上提升了3.3%（Rouge-L），在描述多样性上提升了9.4%（D-5），相较于传统方法具有显著优势，展示了其在电商产品描述生成中的有效性。

🎯 应用场景

该研究在电商领域具有广泛的应用潜力，能够提升产品描述的自动生成质量，帮助商家更好地展示产品特性，进而提高用户购买意愿。未来，该方法也可扩展至其他领域，如内容创作和广告文案生成等。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose a new setting for generating product descriptions from images, augmented by marketing keywords. It leverages the combined power of visual and textual information to create descriptions that are more tailored to the unique features of products. For this setting, previous methods utilize visual and textual encoders to encode the image and keywords and employ a language model-based decoder to generate the product description. However, the generated description is often inaccurate and generic since same-category products have similar copy-writings, and optimizing the overall framework on large-scale samples makes models concentrate on common words yet ignore the product features. To alleviate the issue, we present a simple and effective Multimodal In-Context Tuning approach, named ModICT, which introduces a similar product sample as the reference and utilizes the in-context learning capability of language models to produce the description. During training, we keep the visual encoder and language model frozen, focusing on optimizing the modules responsible for creating multimodal in-context references and dynamic prompts. This approach preserves the language generation prowess of large language models (LLMs), facilitating a substantial increase in description diversity. To assess the effectiveness of ModICT across various language model scales and types, we collect data from three distinct product categories within the E-commerce domain. Extensive experiments demonstrate that ModICT significantly improves the accuracy (by up to 3.3% on Rouge-L) and diversity (by up to 9.4% on D-5) of generated results compared to conventional methods. Our findings underscore the potential of ModICT as a valuable tool for enhancing automatic generation of product descriptions in a wide range of applications. Code is at: https://github.com/HITsz-TMG/Multimodal-In-Context-Tuning