ECOMEdit：面向增强产品与购买意图理解的自动化电商知识编辑框架
计算与语言
2024-10-21 v1
摘要
知识编辑 (KE) 旨在无需计算密集型微调的情况下纠正和更新大型语言模型 (LLM) 中的事实信息，以确保其准确性和相关性。尽管已证明在多个领域中有效，但针对电商领域的应用研究有限。然而，该领域存在自然发生的场景，使得 KE 必需且值得进一步探索，例如及时更新产品特征和客户流行的购买意图。本文 pioneers 在电商领域应用 KE，通过呈现 ECOMEDIT 框架，该框架专为电商相关知识与任务量身定制。我们的框架利用更强大的 LLM 作为评判者，实现自动知识冲突检测，并通过概念化手段增强待编辑知识的语义覆盖。通过大量实验，我们展示了 ECOMEDIT 在提高 LLM 对产品描述和购买意图理解方面的效果。我们也表明，经过我们的编辑后，LLM 在下游电商任务上的性能可获得提升。
引用
@article{arxiv.2410.14276,
title = {EcomEdit: An Automated E-commerce Knowledge Editing Framework for Enhanced Product and Purchase Intention Understanding},
author = {Ching Ming Samuel Lau and Weiqi Wang and Haochen Shi and Baixuan Xu and Jiaxin Bai and Yangqiu Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.14276},
year = {2024}
}