面向生成方法的产品属性-值识别的实证比较
计算与语言
2024-07-02 v1 人工智能
摘要
产品属性对电子商务平台至关重要，支持搜索、推荐和问答等应用。产品属性和值识别（PAVI）任务涉及从产品信息中识别属性及其值。本文将PAVI建模为生成任务，并就目前为之最全面的评估而言，本文对PAVI进行了最全面的评估。我们比较了三种基于在三个数据集上微调编码器-解码器模型的属性-值生成（AVG）策略。实验表明，端到端的AVG方法（计算效率高）优于其他策略。然而， Depending on model sizes and the underlying language model, there are differences. 实验的复现代码可在 https://github.com/kassemsabeh/pavi-avg 获取。
引用
@article{arxiv.2407.01137,
title = {An Empirical Comparison of Generative Approaches for Product Attribute-Value Identification},
author = {Kassem Sabeh and Robert Litschko and Mouna Kacimi and Barbara Plank and Johann Gamper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.01137},
year = {2024}
}