제품 속성-값 식별을 위한 생성적 접근법의 실증적 비교

제품 속성은 전자상거래 플랫폼에서 중요한 역할을 하며, 검색, 추천, 질문 응답 등의 애플리케이션을 지원합니다. 제품 속성 및 값 식별(PAVI) 작업은 제품 정보에서 속성과 그 값을 식별하는 것을 포함합니다. 본 논문에서는 PAVI를 생성 작업으로 정식화하고, 지금까지 가장 포괄적인 PAVI 평가를 제공합니다. 우리는 세 가지 데이터셋에서 인코더-디코더 모델의 미세 조정(fine-tuning)을 기반으로 하는 세 가지 다른 속성-값 생성(AVG) 전략을 비교합니다. 실험 결과, 계산적으로 효율적인 엔드투엔드 AVG 접근 방식이 다른 전략들을 능가함을 보여주었습니다. 그러나 모델 크기와 기본 언어 모델에 따라 차이가 있었습니다. 모든 실험을 재현하기 위한 코드는 다음 주소에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/kassemsabeh/pavi-avg