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基于电商常识图谱的知识表示与应用

来源:网络整理 发布时间:2021-09-05 00:01 标签:互联网电商电子商务
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公众号 系统之神与我同在1.电商常识图谱的背景:

电商知识图谱要求用一套数据体系联系用户和商品,通过定义拆解用户需求和多粒度的商品理解,来提升搜索与推荐的匹配效率与体验。

一个电商知识图谱中包括许多常识关系:

2.电商常识挖掘的方法:

电商常识挖掘采用的方法是一种阅读理解式的关系抽取。对于一个问题:什么样的连衣裙是减龄的? 通过阅读理解的方式,经由Content:(淘宝攻略)....娃娃领连衣裙穿起来很减龄, 假两件的款型为衣衣增添个性 .....,抽取出查询:。

采用阅读理解的方式进行抽取具有以下几个特点:

谷歌知识图谱的意义_电商行业图谱_电商 知识图谱

电商常识阅读理解数据集包含65k个问题,420k条作为内容的产品描述电商 知识图谱,95k个不同的答案,举例如下:

在该数据集上不同的模型表现为:

3.电商常识的表示方法

电商行业图谱_谷歌知识图谱的意义_电商 知识图谱

电商常识表示的难点在于:

1.常识图谱关系稀疏,比事实类图谱密度低约100倍,常用的知识表示模型对稀疏图谱的表征效果不佳。

2.电商图谱特有的数据结构,如品类树型结构,品类约束下的n-ary结构(四元组)等,常用的三元组模型不适合直接套用。

谷歌知识图谱的意义_电商行业图谱_电商 知识图谱

对于常识图谱关系稀疏的问题,通过如下两种方法来解决:

对于电商图谱特有的数据结构:

在进行实验时,为了保证实验的公平性,采取了如下做法:

电商 知识图谱_电商行业图谱_谷歌知识图谱的意义

在三个方面链接实验的预测结果:

实验结果如下:

4.电商常识的应用方法

拿电商常识在淘宝推荐上的应用来举例:

谷歌知识图谱的意义_电商行业图谱_电商 知识图谱

1.解决query和title之间的语义存在gap的问题:query中经常会出现偏口语、非正式(12% in Taobao)的语言,而title则是相对正式和标准的商家语言。

电商常识则可以进行Query改写:直接利用高准电商常识关系数据,将偏口语非正式的query词改写成商家语言,得以召回相关的商品。例如Query: 漏肚子连衣裙,Rewrite Query: 露脐连衣裙。

2.为模型提供识别搜索相关性的能力:query中口语化的表述和title中偏标准的描述之间的映射可以被电商常识关系关联起来;将知识表示算法学到的表征隐式建模到相关性模型中。

3.推荐商品召回:通过电商常识关系建模不同表述和维度的side info电商 知识图谱,使得side info语义相关的商品在向量空间的距离更近。电商常识则可以将能链接到常识图谱中的side info对应的KGE表征建模到图表征学习模型中。

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