Conceptos Básicos
Multimodaler In-Context-Tuning-Ansatz verbessert die Genauigkeit und Vielfalt von Produktbeschreibungen in E-Commerce.
Resumen
Das Paper schlägt einen Ansatz vor, um Produktbeschreibungen aus Bildern und Marketing-Keywords zu generieren. Durch den Einsatz des ModICT-Ansatzes wird die Genauigkeit und Vielfalt der generierten Beschreibungen verbessert. Der Ansatz integriert visuelle und textuelle Informationen, um maßgeschneiderte Produktbeschreibungen zu erstellen. Es wird eine neue Datensammlung für die E-Commerce-Produktbeschreibungsgenerierung vorgestellt und umfangreiche Experimente zeigen die Überlegenheit des ModICT-Ansatzes.
Einleitung
- Automatische Generierung von Produktbeschreibungen spielt eine wichtige Rolle im E-Commerce.
- Vorherige Ansätze nutzen visuelle und textuelle Encoder, um Produktbeschreibungen zu generieren.
- ModICT-Ansatz verbessert die Genauigkeit und Vielfalt der generierten Ergebnisse.
Methodik
- In-Context-Referenzaufbau zur Verbesserung der Beschreibungsvielfalt.
- Effizientes Multimodal In-Context-Tuning für verschiedene Arten von Sprachmodellen.
- Training und Inferenzstrategien für ModICT.
Experiment
- ModICT verbessert die Genauigkeit und Vielfalt der generierten Beschreibungen im Vergleich zu anderen Ansätzen.
- Unterschiedliche Modelle und Parametergrößen zeigen unterschiedliche Leistungen in Bezug auf Genauigkeit und Vielfalt.
- ModICT ist effektiv bei begrenzten Trainingsdaten und zeigt vielversprechende Ergebnisse.
Estadísticas
ModICT verbessert die Genauigkeit (um bis zu 3,3% bei Rouge-L) und Vielfalt (um bis zu 9,4% bei D-5) im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.
Citas
"Unser Ansatz verbessert die Genauigkeit und Vielfalt der generierten Beschreibungen signifikant."