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数据分析与知识发现 2019年第7期3卷 34-41页

作者：李晓峰马静李驰朱恒民南京航空航天大学经济与管理学院南京211106 阿里巴巴浙江菜鸟供应链管理有限公司杭州311100 南京邮电大学经济与管理学院南京210046

【目的】针对淘宝商品上架自动类目识别需求,在电子商务领域中提出商品品名识别问题。【方法】通过合作方获取的大量商品交易数据,构建电商商品描述数据集,并对数据集人工标注;使用基于XGBoost模型的有监督机器学习算法,对电商商品描述... 详细信息

【目的】针对淘宝商品上架自动类目识别需求,在电子商务领域中提出商品品名识别问题。【方法】通过合作方获取的大量商品交易数据,构建电商商品描述数据集,并对数据集人工标注;使用基于XGBoost模型的有监督机器学习算法,对电商商品描述短文本进行品名识别研究。【结果】实验结果表明,该算法对最终20059条数据集上的816种商品的识别准确率为85%,召回率为87%。【局限】商品种类不够完善,语料库中的商品种类和描述数量可进一步丰富。【结论】本研究在电子商务领域中尝试使用机器学习算法解决商品品名识别问题。实验证明本算法是合理的、有效的,具有实际应用价值。

关键词：电子商务商品描述品名识别 XGBoost 特征抽取

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基于特征融合的商品品名识别算法研究

基于特征融合的商品品名识别算法研究

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作者：贺波南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展,线上购物平台的出现打破了时空限制,为用户提供了便捷的购物渠道,因此有着广泛的关注度和参与度。用户从实体消费转移到互联网消费的过程中,同时也将自己的消费信息转移到商品品名文本信息当中。因此,对商品品名的识... 详细信息

随着互联网的发展,线上购物平台的出现打破了时空限制,为用户提供了便捷的购物渠道,因此有着广泛的关注度和参与度。用户从实体消费转移到互联网消费的过程中,同时也将自己的消费信息转移到商品品名文本信息当中。因此,对商品品名的识别不仅能够揭示用户的消费行为,而且能够优化平台对用户的管理和信息推荐等,具有十分重要的研究价值和现实意义。然而现有研究缺乏对商品品名的识别研究,品名识别过程可定义为文本分类,对文本分类大框架下的这一子任务展开调研显得尤为必要。因此,本文通过分析商品品名的特性,提出了一种融合语义特征和统计特征的商品品名识别算法。其中语义特征抽取部分,本文提出将Attention机制的思想应用于双向长短期记忆模型（Bi LSTM）,统计特征抽取部分由TF-IDF算法计算可得,将这两部分的特征进行加权融合,作为文本的最终特征表示。本文的具体流程为:首先,阐明文本分类的具体过程,包括文本预处理,Word2Vec词向量化,分类器的介绍以及分类效果的评价指标。其次,通过分析研究Bi LSTM和Attention机制,设计出一种混合模型--Bi LSTM-Attention,其中Bi LSTM解决了传统循环神经网络（RNN）在序列数据上的梯度消失问题,并充分考虑到了文本的上下文信息。另外,通过分析商品品名,名词部分对目标的贡献度最大,因此引入Attention机制来有效地突出重点;再次,通过分析神经网络抽取的语义特征会忽略商品描述中词频的概念,为了不丢失文本的统计信息,通过TF-IDF算法计算出文本统计特征;最后,通过融合语义特征和统计特征构建文本最终特征表示,并输入到Softmax分类器得到商品品名识别模型。

关键词：品名识别文本分类 BiLSTM Attention TF-IDF

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