Using LLMs for the Extraction and Normalization of Product Attribute Values

📄 arXiv: 2403.02130v4 📥 PDF

作者: Alexander Brinkmann, Nick Baumann, Christian Bizer

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-04 (更新: 2024-07-15)

备注: The paper has been accepted at ADBIS2024

DOI: 10.1007/978-3-031-70626-4_15

💡 一句话要点

利用大型语言模型提取和规范化产品属性值

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

关键词: 产品属性提取 大型语言模型 属性值规范化 电子商务 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在从非结构化产品信息中提取和规范化属性值时面临挑战，准确性和效率不足。
  2. 本文提出利用大型语言模型，通过零样本和少样本学习来提取和规范化产品属性值，提升处理能力。
  3. 实验结果显示，GPT-4在提取和规范化任务中表现优异，F1-score比传统方法提高了10%。

📝 摘要（中文）

电子商务网站上的产品信息通常由产品标题和描述组成。为了实现如分面搜索和产品比较表等功能，需要从非结构化的产品信息中提取结构化的属性值对，并将其规范化为统一的标准。本文探讨了使用大型语言模型（如GPT-3.5和GPT-4）提取和规范化产品属性值的潜力。我们实验了不同的零样本和少样本提示模板，提出了Web Data Commons - 产品属性值提取（WDC-PAVE）基准数据集。实验结果表明，GPT-4在提取和规范化方面的表现优于现有方法，F1-score达到91%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从电子商务产品标题和描述中提取和规范化属性值的具体问题。现有方法在处理非结构化文本时，准确性和效率均存在不足，尤其是在属性值的统一标准化方面。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs），如GPT-3.5和GPT-4，进行零样本和少样本学习，以提取和规范化产品属性值。通过设计合适的提示模板，指导模型进行高效的属性值提取和规范化。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和评估三个主要阶段。首先，构建WDC-PAVE数据集，包含59个网站的产品信息；其次，使用不同的提示模板对LLMs进行训练；最后，评估模型在提取和规范化任务中的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于引入大型语言模型进行属性值提取和规范化，尤其是在字符串处理和名称扩展方面的优势，显著提升了任务的准确性。与传统方法相比，LLMs能够更好地理解和处理复杂的自然语言。

关键设计：在实验中，采用了多种提示模板进行零样本和少样本学习，设置了不同的参数以优化模型性能。损失函数设计上，关注提取准确性和规范化一致性，确保模型能够有效学习和应用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-4在产品属性值提取和规范化任务中表现优异，F1-score达到91%，比现有PLM方法提高了10%。特别是在字符串处理和名称扩展方面，GPT-4展现出强大的能力，证明了大型语言模型在此类任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电子商务平台、产品比较网站和智能搜索引擎等。通过高效提取和规范化产品属性值，可以提升用户搜索体验，支持更智能的推荐系统，进而推动在线购物的转化率和用户满意度。未来，该方法还可扩展至其他领域，如内容管理和信息检索等。

📄 摘要（原文）

Product offers on e-commerce websites often consist of a product title and a textual product description. In order to enable features such as faceted product search or to generate product comparison tables, it is necessary to extract structured attribute-value pairs from the unstructured product titles and descriptions and to normalize the extracted values to a single, unified scale for each attribute. This paper explores the potential of using large language models (LLMs), such as GPT-3.5 and GPT-4, to extract and normalize attribute values from product titles and descriptions. We experiment with different zero-shot and few-shot prompt templates for instructing LLMs to extract and normalize attribute-value pairs. We introduce the Web Data Commons - Product Attribute Value Extraction (WDC-PAVE) benchmark dataset for our experiments. WDC-PAVE consists of product offers from 59 different websites which provide schema.org annotations. The offers belong to five different product categories, each with 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 conversion, and string wrangling. Our experiments demonstrate that GPT-4 outperforms the PLM-based extraction methods SU-OpenTag, AVEQA, and MAVEQA 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.