用于识别产品变体的可解释方法
人工智能
2021-04-13 v1 计算与语言
摘要
对于拥有大量产品选择的电子商务公司而言，以有意义的方式对产品进行组织与分组，对于打造优质的客户购物体验和树立权威的品牌形象十分重要。一种重要的产品分组方式是识别产品变体系列，其中各变体大体相同，仅在细微却又明确的差异上有所区别（例如颜色或包装规格）。本文提出了一种识别产品变体的新方法。它结合了约束聚类与量身定制的自然语言处理（NLP）技术（例如从非结构化产品标题中提取产品系列名称，以及识别具有相似型号编号的产品），与采用普通分类方法的现有基线相比，取得了更优的性能。此外，我们设计了该算法以满足特定业务标准，包括在大范围品类（如家电、装饰、工具与建材等）上达到高精度要求，以及优先保证模型的可解释性，使其对所有业务合作伙伴而言都易于接触和理解。
引用
@article{arxiv.2104.05504,
title = {Interpretable Methods for Identifying Product Variants},
author = {Rebecca West and Khalifeh Al Jadda and Unaiza Ahsan and Huiming Qu and Xiquan Cui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.05504},
year = {2021}
}