#電商知識圖譜建設(shè)及大模型應(yīng)用探索01電商知識圖譜概覽02電商知識圖譜構(gòu)建03電商知識圖譜應(yīng)用04知識圖譜與大模型探索目錄

CONTENT#01電商知識圖譜概覽電商平臺為什么需要知識圖譜Product商品Buyer買家Seller賣家EcommercePlatform電商平臺賣家與買家的語言表達(dá)習(xí)慣不同，如何將意圖與商品匹配起來？不同賣家之間的語言表達(dá)習(xí)慣不同，如何將平臺上的商品統(tǒng)一管理？不同市場的語言不同，跨境電商平臺如何對齊不同市場商品，高效管理？電商平臺為什么需要知識圖譜深度學(xué)習(xí)或大模型優(yōu)點(diǎn)：在很多任務(wù)上效果可觀泛化能力強(qiáng)缺點(diǎn)：隱式模型，缺乏可解釋性需要海量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大算力存在模型幻覺問題知識圖譜優(yōu)點(diǎn)將異構(gòu)數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化知識：實(shí)體，關(guān)系，屬性可解釋性好缺點(diǎn)：構(gòu)建難度大泛化能力有限V.S.電商平臺為什么需要知識圖譜知識圖譜優(yōu)點(diǎn)將異構(gòu)數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化知識可解釋性好缺點(diǎn)：構(gòu)建難度大泛化能力有限賣家買家電商平臺用戶體驗(yàn)管理邏輯運(yùn)營成本同款商品橫向比較不同商品相同維度對比不同維度補(bǔ)足多種維度挖掘商品商品多元表達(dá)各異數(shù)據(jù)異構(gòu)層級不同店鋪內(nèi)商品管理同市場內(nèi)同款商品對比同市場內(nèi)不同商品補(bǔ)足跨市場商品輸出同類商品聚合管理跨市場商品對比和輸出同類和跨類別商品效率分析品類上新、招商統(tǒng)一的商品知識圖譜電商平臺知識圖譜多維度：商品賣家買家多層級：類目標(biāo)品跨信息源：市場場景商品+評論#02電商知識圖譜構(gòu)建電商知識圖譜構(gòu)建難點(diǎn)來源多：賣家商品信息買家搜索、評論表達(dá)方式多樣：不同賣家表述習(xí)慣不同不同語言表達(dá)方式不同商品展現(xiàn)方式不同：文本、圖片東南亞常用表達(dá)

錯(cuò)誤拼寫信息缺失信息錯(cuò)誤信息冗余特定類別需領(lǐng)域知識鑒定信息準(zhǔn)確性信息多元Shopee

為例：數(shù)十億商品8個(gè)市場6種語言質(zhì)量參差不齊依賴領(lǐng)域知識數(shù)據(jù)量大保質(zhì)信息領(lǐng)域知識電商知識圖譜構(gòu)建基本框架電商知識圖譜構(gòu)建方法-數(shù)據(jù)源TitleVariationSpecificationImageDescriptionComment電商知識圖譜構(gòu)建方法-信息抽取電商知識圖譜的基石：Ontology定義和結(jié)構(gòu)構(gòu)建方法：專家領(lǐng)域知識數(shù)據(jù)主動(dòng)挖掘Ontology結(jié)構(gòu)：基礎(chǔ)定義層類別：L1-L5屬性：關(guān)鍵屬性，銷售屬性組合定義層：場景：多類目組合標(biāo)簽：類目+屬性，或多屬性，寬松定義標(biāo)品：類目+屬性，嚴(yán)格定義電商知識圖譜構(gòu)建方法-信息抽取信息抽取-類目信息質(zhì)量參差不齊：文本和圖片信息質(zhì)量檢測信息模糊、不完整：文本+圖片交叉驗(yàn)證多語言適配：不同語言實(shí)體拉齊E.g.1

首圖圖片嘈雜，很難分辨商品主體，選擇商品明確的圖片作為模型輸入E.g.1

單從圖片看可能屬于樂器類目，但從標(biāo)題中可以明確知道是兒童玩具Replace電商知識圖譜構(gòu)建方法-信息抽取信息抽取-類目信息質(zhì)量參差不齊：文本和圖片信息質(zhì)量檢測信息模糊、不完整：文本+圖片交叉驗(yàn)證多語言適配：不同語言實(shí)體拉齊Image

Quality

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TitleSentence

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categoryInput

Keyphrase(s)電商知識圖譜構(gòu)建方法-信息抽取Li,

Junnan,

et

al.

"Align

before

fuse:

Vision

and

language

representation

learning

with

momentum

distillation."

Advances

inneural

informationprocessing

systems

34

(2021):9694-9705.Oquab,Maxime,et

al.

"Dinov2:Learningrobust

visual

featureswithoutsupervision."arXiv

preprintarXiv:2304.07193(2023).信息抽取-類目信息質(zhì)量參差不齊：文本和圖片信息質(zhì)量檢測信息模糊、不完整：文本+圖片交叉驗(yàn)證多語言適配：不同語言實(shí)體拉齊Labse-DinoV2-Vit

improves

~5.9%accuracy

than

Albef

on

hard

categories,e.g.

Health,

Gaming,

Stationary,

etc.電商知識圖譜構(gòu)建方法-信息抽取信息抽取-類目信息質(zhì)量校驗(yàn)：文本和圖片信息質(zhì)量檢測信息模糊、不完整：文本+圖片交叉驗(yàn)證多語言適配：不同語言實(shí)體拉齊LabseLlamaFlan-T5MiniLMEncoderDecoderEncoderDecoderRaffel,

Colin,

et

al."Exploringthe

limits

of

transferlearningwith

aunifiedtext-to-texttransformer."Journalof

machinelearningresearch

21.140

(2020):

1-67.Touvron,

Hugo,

et

al.

"Llama

2:

Open

foundation

and

fine-tuned

chat

models."

arXiv

preprint

arXiv:2307.09288

(2023).Feng,Fangxiaoyu,

et

al.

"Language-agnostic

BERT

sentenceembedding."

arXivpreprint

arXiv:2007.01852(2020).Wang,

Wenhui,etal."Minilmv2:

Multi-headself-attention

relation

distillation

forcompressing

pretrained

transformers."arXivpreprint

arXiv:2012.15828

(2020).電商知識圖譜構(gòu)建方法-知識融合1.

Li,

Junnan,

et

al.

"Blip-2:

Bootstrapping

language-image

pre-training

with

frozen

image

encoders

and

largelanguage

models."

International

conference

onmachine

learning.

PMLR,2023.Text

Image

Alignment知識融合-實(shí)體消歧：類目：文本和圖片商品沖突屬性：一個(gè)屬性抽取了多個(gè)屬性值，例如e.g.,['red',Color,title],['black',Color,description]多個(gè)屬性值抽取了相同屬性值：e.g.,['gold',Color,title],['gold',Material,title]屬性值邊界跨不同屬性：e.g.,['red',Color,title],['red

mi',Brand,title]tshirt

orshort?top

->

tshirt電商知識圖譜構(gòu)建方法-知識融合/thunlp/OpenPromptRaffel,

Colin,

et

al."Exploringthe

limits

of

transfer

learningwith

a

unifiedtext-to-texttransformer."

Journalof

machine

learning

research

21.140

(2020):

1-67.Gen-T5

improve

~12%

accuracy

thanBERT-based

NER

onambiguousattribute

value

extraction.知識融合-實(shí)體消歧：類目：文本和圖片商品沖突屬性：一個(gè)屬性抽取了多個(gè)屬性值，例如e.g.,['red',Color,title],['black',Color,description]多個(gè)屬性抽取了相同屬性值：e.g.,['gold',Color,title],['gold',Material,title]屬性值邊界跨不同屬性：e.g.,['red',Color,title],['red

mi',Brand,title]電商知識圖譜構(gòu)建方法-知識融合知識融合-實(shí)體對齊：屬性：拼寫錯(cuò)誤:edit

distance，semantic

similarity,common

wrong

case不同語言:multi-lingual

embedding

similarity,MTcross

validation同近義詞:e.g.color,clear

v.s.transparent不同表達(dá):不同單位計(jì)算，e.g.50cm

v.s.0.5m標(biāo)準(zhǔn)值選擇：popularity

(item

occurrence,

query

occurrence)perplexity

(n-gram,

pretrained

multilingual

GPT)standard

score

(standard

value

model)return

the

top

one

as

the

standard

value

using

combinedstandard

score.同義詞判斷電商知識圖譜構(gòu)建方法-知識加工Model:iphone

14Model:iphone

15Model:ipad

miniBrand:

AppleModel:Galaxy

note

4Brand:

XiaomiModel:iwatch

series

3知識加工-信息推理：屬性商品信息不全：通過已有類目屬性信息做推理補(bǔ)全知識加工-不一致檢測：屬性商品信息錯(cuò)誤：屬性值組合沖突方法：AMIEKGE

ReasoningShi,

Baoxu,

and

Tim

Weninger.

"Open-world

knowledge

graph

completion."

AAAI

2018.Yao,Zhen,

et

al.

"Analogical

inference

enhanced

knowledge

graph

embedding."

Proceedings

of

the

AAAIConference

on

Artificial

Intelligence.

Vol.

37.

No.

4.

2023.AnalogicalReasoningInductiveReasoning#03電商知識圖譜應(yīng)用電商知識圖譜應(yīng)用ToC:知識圖譜與流量應(yīng)用結(jié)合RecommendationSearchHomepageLanding

PageVLP

Search：Query

屬性、標(biāo)簽識別Item

屬性、標(biāo)簽識別Query-Item

屬性、標(biāo)簽對齊應(yīng)用方式：補(bǔ)充召回提升相關(guān)性效果：轉(zhuǎn)化效率明顯提升HomepageDaily

Discovery：細(xì)粒度品類召回

細(xì)粒度品類排序打散，增加商品豐富度應(yīng)用方式：補(bǔ)充召回提升多樣性效果：用戶興趣度明顯提升電商知識圖譜應(yīng)用ToB:知識圖譜與商家、運(yùn)營結(jié)合Seller

Center,CMT,Pricing

Center等商家系統(tǒng)選品系統(tǒng)知識推理做不一致檢測并推薦給賣家修改將不同類目、屬性、標(biāo)簽等跟商品關(guān)聯(lián)，并為大促活動(dòng)等做商品篩選#04知識圖譜與大模型探索知識圖譜與大模型Pan,

Shirui,

et

al.

"Unifying

large

language

models

andknowledge

graphs:

A

roadmap."IEEE

Transactions

on

Knowledge

and

Data

Engineering

(2024).現(xiàn)狀：知識圖譜做大模型輸入大模型做知識圖譜輸入大模型和知識圖譜協(xié)同訓(xùn)練問題：知識圖譜通常很難覆蓋十分全面，借助大模型根據(jù)不斷更新的知識自動(dòng)補(bǔ)全知識圖譜仍然是個(gè)難點(diǎn)借助大模型自動(dòng)補(bǔ)全的信息準(zhǔn)確性校驗(yàn)也有待研究電商知識圖譜與大模型電商知識圖譜構(gòu)建與大模型結(jié)合大模型和知識圖譜協(xié)同訓(xùn)練基于RAG

及時(shí)更新LLM

以及KG推理速度優(yōu)化多模態(tài)知識圖譜Fan,

Siqi,

et

al.

"Not

all

Layers

of

LLMs

are

Necessary

during