30、NLP在电子商务中的应用与实践

NLP在电子商务中的应用与实践

在当今数字化的时代，电子商务已经成为了商业活动的重要组成部分。自然语言处理（NLP）在电子商务中发挥着至关重要的作用，涵盖了搜索、产品目录构建、评论收集和推荐等多个方面。

电子商务中的关键任务

电子商务主要涉及以下几个关键任务：
1. 电子商务目录 ：大型电子商务企业需要一个易于访问的产品目录，它包含产品描述属性和图片等信息。准确的属性展示能帮助顾客做出明智选择，同时也有助于产品搜索和推荐。例如，通过属性提取，推荐引擎可以根据顾客的购买和搜索历史，推荐符合其喜好的产品。
2. 评论分析 ：用户评论为产品提供了不同的视角，如质量、可用性、与其他产品的比较以及交付反馈等。NLP技术可以通过情感分析、评论总结和识别评论有用性等任务，为所有评论提供一个总体视角。
3. 产品搜索 ：电子商务搜索系统与通用搜索引擎不同，它紧密关联产品信息。例如，当搜索“红色格子婚礼衬衫”时，电子商务搜索引擎应能准确找到相关产品。这种搜索通常采用“分面搜索”，允许顾客使用过滤器进行搜索，提高购物的可控性。
4. 产品推荐 ：推荐引擎对于电子商务平台不可或缺。它能智能理解顾客的选择，推荐折扣商品、同品牌产品或具有顾客喜爱属性的产品，增加顾客在网站上的停留时间，提高购买可能性。

电子商务搜索

顾客访问电子商务网站的目的是快速找到并购买所需产品。因此，搜索功能需要快速、精确，能够满足顾客的需求。良好的搜索机制可以提高转化率，进而增加电商零售商的收入。

目前，全球用户搜索尝试的平均转化率仅为4.3%，部分顶级门户网站的搜索结果中有34%无法提供有用信息，这表明搜索功能有很大的改进空间。

电子商务搜索是一个封闭领域，通常从产品信息中获取结果。分面搜索是其常用的搜索方式，顾客可以通过过滤器（如品牌、价格、尺寸等）来引导搜索。例如，在购买电视时，顾客可以根据分辨率、显示尺寸等过滤器进行筛选。

然而，并非所有产品的搜索过滤器都能随时可用，原因主要有以下两点：
- 卖家在电商网站上列出产品时未上传所有必要信息，特别是在新电商企业快速发展、大力推广卖家入驻时，可能缺乏对产品元数据的质量检查。
- 部分过滤器信息难以获取，或者卖家无法提供完整信息，如食品的卡路里值。

分面搜索可以使用Solr和Elasticsearch等流行的搜索引擎后端构建。除了常规的文本搜索外，还可以在搜索查询中添加不同的分面属性。Elasticsearch的DSL还提供了内置的分面搜索界面。

在电子商务环境中，除了考虑搜索的相关性外，还需要考虑业务需求。例如，可以利用Elasticsearch的提升功能，将促销或打折产品的搜索结果优先展示。

构建电子商务目录

构建一个信息丰富的产品目录是电子商务的主要问题之一，它可以分解为以下几个子问题：
1. 属性提取 ：属性是定义产品的特性，如品牌、分辨率、尺寸等。准确展示这些属性可以为顾客提供产品的完整概述，提高点击率和转化率。传统的属性获取方法包括手动标注和众包，但这些方法成本高且扩展性差。因此，机器学习技术逐渐被应用于属性提取。
- 直接属性提取 ：假设属性值存在于输入文本中，通常将其建模为序列到序列的标注问题。训练数据需要以特定的格式标注，如BIO格式。可以通过正则表达式或人工标注来收集数据，并提取特征来训练机器学习模型。常见的特征包括特征特征、位置特征和上下文特征。为了解决数据稀疏和特征不完整的问题，可以使用词嵌入序列作为输入，并采用RNN或LSTM - CRF等深度循环结构进行标注。
- 间接属性提取 ：间接属性未直接在描述中提及，需要从其他直接属性或整体描述中推断。对于间接属性分类，通常使用文本分类方法。例如，通过句子表示方法和特征创建，训练模型将输入分类到间接属性标签。
2. 产品分类和分类法创建 ：产品分类是将产品分组的过程，可以根据相似性进行分组，如同一品牌或同一类型的产品。电子商务通常有预定义的产品类别，新产品需要被分类到相应的分类法中。良好的分类法和正确关联的产品对于电商网站至关重要，它可以展示相似产品、提供更好的推荐、选择合适的产品捆绑销售、替换旧产品以及显示同类别产品的价格比较。

分类过程最初通常是手动进行的，但随着产品种类的增加，手动处理变得越来越困难。大规模分类通常被视为一个分类任务，算法可以从多种来源获取信息并应用分类技术进行处理。在某些情况下，算法可以根据产品标题或描述将产品分类到合适的类别中，实现分类过程的自动化。

为了提高算法的准确性，可以同时使用图像和文本信息。图像可以通过卷积神经网络生成图像嵌入，文本序列可以通过LSTM进行编码，然后将两者连接并传递给分类器进行最终输出。

构建分类法树是一个复杂的过程，可以通过分层文本分类将产品放置在分类法的正确级别。对于高级类别，通常使用简单的基于规则的分类方法，而对于复杂的子类别，则使用机器学习分类技术，如SVM或决策树。

对于新的电子商务平台来说，创建产品分类法是一项艰巨的任务，需要大量的相关数据、人工干预和领域专家的知识。不过，Semantics3、eBay和Lucidworks等提供的API可以帮助完成这个过程。这些API基于大型零售商的产品目录内容，通过扫描产品的唯一代码来对产品进行分类。小型电子商务可以利用这些云API来启动分类法的创建和分类工作。当收集到足够的产品信息后，建议使用自定义的基于规则的系统。

以下是一个简单的分面搜索流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[用户输入搜索关键词] --> B[选择搜索过滤器]
    B --> C[搜索引擎根据关键词和过滤器搜索产品信息]
    C --> D[返回搜索结果]
    D --> E{用户是否满意结果}
    E -- 是 --> F[用户选择产品进行购买]
    E -- 否 --> B

任务	描述
电子商务目录	包含产品描述属性和图片，帮助顾客选择产品，支持搜索和推荐
评论分析	通过NLP技术处理用户评论，提供总体视角
产品搜索	采用分面搜索，使用过滤器提高搜索可控性
产品推荐	智能推荐产品，增加顾客购买可能性
属性提取	分为直接和间接属性提取，使用机器学习技术
产品分类和分类法创建	将产品分组到预定义类别，可使用API辅助完成

NLP在电子商务中的应用与实践（续）

产品丰富化

产品丰富化是提升产品信息质量和完整性的过程，它对于提高产品的吸引力和销售转化率有着重要意义。在电子商务中，丰富的产品信息能够让顾客更全面地了解产品，从而做出更明智的购买决策。

产品丰富化可以从多个方面入手：
1. 补充详细描述 ：除了基本的产品属性，还可以提供更详细的产品描述，包括产品的使用方法、特点、优势等。例如，对于一款电子产品，可以详细描述其功能、性能参数、适用场景等。
2. 添加多媒体内容 ：如图片、视频等。高质量的产品图片可以让顾客更直观地看到产品的外观和细节，而视频则可以展示产品的使用过程和效果。例如，在销售家具时，可以提供家具的360度全景图片和组装视频。
3. 关联相关产品 ：为顾客推荐相关的产品，如配件、互补产品等。例如，在销售手机时，可以推荐手机壳、充电器等配件。

产品去重和匹配

在电子商务的产品目录中，可能会存在重复的产品信息，这不仅会增加管理成本，还会给顾客带来困扰。因此，产品去重和匹配是非常重要的任务。

产品去重和匹配的方法主要有以下几种：
1. 基于规则的方法 ：通过定义一些规则来判断产品是否重复。例如，如果两个产品的名称、品牌、型号等关键信息完全相同，则认为它们是重复的。
2. 基于机器学习的方法 ：使用机器学习算法来学习产品的特征，从而判断产品是否重复。例如，可以使用聚类算法将相似的产品聚为一类，然后进行去重处理。
3. 基于语义的方法 ：考虑产品的语义信息，如产品的描述、功能等。例如，虽然两个产品的名称不同，但它们的功能和用途相似，则可以认为它们是相关的产品。

以下是一个产品去重和匹配的简单流程mermaid图：

graph LR
    A[获取产品信息] --> B[提取产品特征]
    B --> C[选择匹配方法]
    C --> D{是否重复}
    D -- 是 --> E[去重处理]
    D -- 否 --> F[保留产品信息]

总结

NLP在电子商务中的应用涵盖了多个关键领域，从搜索、产品目录构建到评论分析和推荐，每个环节都对提升用户体验和促进销售起着重要作用。

任务	主要方法	作用
产品丰富化	补充详细描述、添加多媒体内容、关联相关产品	提升产品信息质量和完整性，提高销售转化率
产品去重和匹配	基于规则、机器学习、语义的方法	减少重复信息，提高管理效率和用户体验

在构建电子商务系统时，需要综合考虑这些任务，并采用合适的技术和方法来实现。例如，在属性提取中，可以结合直接和间接属性提取的方法，利用机器学习技术提高提取的准确性；在产品分类和分类法创建中，可以借助API来快速搭建分类体系，然后使用自定义规则进行优化。

随着电子商务的不断发展，NLP技术也将不断创新和完善，为电子商务带来更多的机遇和挑战。未来，我们可以期待NLP在电子商务中发挥更大的作用，如更智能的搜索和推荐、更精准的评论分析等，从而为顾客提供更好的购物体验，为企业带来更高的经济效益。