In unserem vorherigen Beitrag, Produktklassifizierungstechniken im eCommercehaben wir untersucht, wie künstliche Intelligenz, insbesondere Large Language Models (LLMs), effektiv zur Klassifizierung von Produkten in sich entwickelnden eCommerce-Umgebungen eingesetzt werden kann. Dies hat bei Ihnen, unseren Lesern, großes Interesse und viele Fragen geweckt, was mich veranlasst hat, diese Fortsetzung zu schreiben, um einige der häufigsten Fragen zu beantworten. Lassen Sie uns näher darauf eingehen, wie die Produktklassifizierung feinabgestimmt werden kann, um mehrere Sprachen, inkonsistente Terminologie und Formatunterschiede zwischen verschiedenen Datenquellen zu berücksichtigen.
Was passiert, wenn Sie Produktangebote in mehreren Sprachen haben?
Eine der häufigsten Fragen betraf die Verwaltung der Produktklassifizierung, wenn eine E-Commerce-Website Produktangebote in mehreren Sprachen enthält. Diese Herausforderung kann sich erheblich darauf auswirken, wie Produkte kategorisiert und verschiedenen Zielgruppen präsentiert werden, was sich direkt auf die Konversionen, die Suchbarkeit und die Benutzerfreundlichkeit auswirkt.
Um dies zu verdeutlichen, lassen Sie uns einen Blick auf die Rolle der LLMs bei der Klassifizierung mehrsprachiger Produkte werfen. Das Kernprinzip bleibt das gleiche wie in unserem ersten Beitrag: LLMs nutzen kontextbewusste natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um nicht nur die wörtliche Übersetzung von Wörtern zu verstehen, sondern auch den Kontext, die Nuancen und die beabsichtigte Bedeutung hinter ihnen. Dadurch können sie Produkte korrekt kategorisieren, selbst wenn die Angebote in verschiedenen Sprachen vorliegen.
Beispiel 1: Übersetzen von mehrsprachigen Produktangeboten
Nehmen wir das Produkt "Hemd aus Bambusfasern", was im Spanischen mit "camiseta de fibra de bambú" übersetzt werden würde. Dies ist zwar eine korrekte wörtliche Übersetzung, aber die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es uns, einen Schritt weiter zu gehen, indem wir verstehen, dass "fibra de bambú" mit nachhaltiger und umweltfreundlicher Kleidung assoziiert wird. Dadurch kann das System das Produkt sowohl im Englischen als auch im Spanischen als Teil einer umweltfreundlichen oder nachhaltigen Bekleidungskategorie kategorisieren, was das Such- und Einkaufserlebnis für Nutzer, die sich für solche Produkte interessieren, verbessert.
Beispiel 2: Regionale Sprachvariationen
Nehmen wir das Wort "Schuhe". In Spanien wird häufig das Wort "zapatos" verwendet, während in Lateinamerika "calzados" häufiger vorkommt. Trotz dieser regionalen Unterschiede sind LLMs in der Lage, diese korrekt als "Schuhe" oder spezifischer als Unterkategorien wie "Freizeitschuhe" oder "Sportschuhe" zu klassifizieren, indem sie den breiteren Kontext und die in der jeweiligen Region verwendete Terminologie verstehen.
Aber die Herausforderung beschränkt sich nicht auf einfache Übersetzungen oder regionale Unterschiede. Die kontextuellen Unterschiede in der Sprache können zu noch komplexeren Situationen führen. In Spanien bezieht sich das Wort "coche" auf ein Auto, aber in einigen lateinamerikanischen Ländern wird "coche" als Bezeichnung für einen Kinderwagen verwendet. In diesem Fall nutzt die natürliche Sprachverarbeitung kontextbezogene Informationen (z. B. Produktbeschreibungen und zugehörige Attribute), um sicherzustellen, dass der Artikel korrekt kategorisiert wird, unabhängig davon, ob es sich in einem Land um ein Auto oder in einem anderen um einen Kinderwagen handelt.
Wie schaffen Sie es, so viele verschiedene Websites und Quellen zu verwalten?
Viele von Ihnen haben Bedenken geäußert, was die Integration von Produktdaten aus verschiedenen Websites und Quellen betrifft, die jeweils unterschiedliche Terminologie, Sprachvariationen und Formatunterschiede aufweisen. Obwohl dies überwältigend erscheinen kann, lassen sich die grundlegenden Herausforderungen auf einige wenige Schlüsselbereiche reduzieren, die LLMs besonders gut lösen können.
Inkonsistente Terminologie
Inkonsistente Terminologie ist eine häufige Herausforderung bei der Produktkategorisierung. So können beispielsweise "T-Shirt", "T-Stück" und "Oberteil" auf verschiedenen E-Commerce-Websites austauschbar verwendet werden, obwohl sie sich alle auf dieselbe Art von Kleidung beziehen. LLMs verwenden semantische Analysen, um diese Variationen zu erkennen und zu verstehen, dass sie trotz der unterschiedlichen Begriffe alle derselben Bekleidungskategorie zugeordnet werden sollten.
Wie wird das gemacht?
LLMs erreichen dies, indem sie mit großen Mengen unterschiedlicher Daten trainieren. Sie lernen, verschiedene Wörter oder Ausdrücke mit demselben zugrundeliegenden Konzept zu assoziieren, indem sie ihren Kontext auswerten. Wenn ein LLM beispielsweise die Wörter "Tee" und "T-Shirt" wiederholt in ähnlichen Kontexten verwendet hat - gepaart mit Beschreibungen oder Bildern desselben Produkttyps -, lernt es, diese Begriffe bei der Kategorisierung von Artikeln als synonym zu behandeln. Auf diese Weise wird eine konsistente Klassifizierung gewährleistet, selbst wenn die Produktdaten aus unterschiedlichen Quellen stammen, die eine andere Terminologie verwenden.
Sprachliche Variationen
Sprachvariationen umfassen, wie im vorherigen Abschnitt erläutert, nicht nur direkte Übersetzungen, sondern auch regionale Dialekte und spezifische Terminologie. Wie bereits erwähnt, kann ein und dasselbe Produkt in verschiedenen Regionen unterschiedlich bezeichnet werden. Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann diese Unterschiede kontextabhängig verarbeiten, um unabhängig von der Sprache eine genaue Klassifizierung zu gewährleisten.
Format Ungleichheiten
Eine eher technische, aber ebenso wichtige Herausforderung sind Formatunterschiede. Produktdaten können aus verschiedenen Quellen stammen, die oft unterschiedlich strukturiert sind. So kann eine E-Commerce-Website detaillierte Spezifikationen in übersichtlichen Tabellen enthalten, während eine andere unstrukturierten Text mit uneinheitlicher Formatierung für Produktbeschreibungen, Bewertungen oder Marketingmaterialien verwendet.
Beispiel: Umgang mit Formatunterschieden im eCommerce
Angenommen, eine Website listet ein "T-Shirt aus 100 % Baumwolle" mit einer übersichtlichen Tabelle auf, die Attribute wie Größe, Farbe und Material enthält. Eine andere Website erwähnt vielleicht einfach "Baumwoll-T-Shirt" in einem Block mit unstrukturiertem Text. LLMs können beide Formate analysieren und Schlüsselinformationen aus dem unstrukturierten Text ebenso effektiv extrahieren, wie sie die strukturierte Tabelle lesen.
Herausforderungen
Die Herausforderung besteht darin, die Daten aus diesen verschiedenen Formaten zu konsolidieren und anzureichern, um eine nahtlose und angereicherte Produktliste zu erstellen. Derzeitige Ansätze beruhen in der Regel auf manueller Verarbeitung, bei der menschliche Bediener Datenfelder standardisieren oder grundlegende Regeln implementieren, um die Informationen über verschiedene Quellen hinweg konsistent zu machen. Dieser Prozess ist jedoch arbeitsintensiv und fehleranfällig.
LLMs zur Rettung
LLMs können automatisch relevante Attribute wie Material, Größe und sogar Stil aus unstrukturierten Beschreibungen extrahieren und diese mit Daten aus strukturierten Feldern in anderen Quellen abgleichen. Auf diese Weise reichern sie nicht nur die Daten an, sondern überprüfen auch die Richtigkeit der Produktauflistungen. Dies ermöglicht eine robustere Produktkatalogisierung, bei der die wichtigsten Attribute für die Benutzer hervorgehoben werden, was zu einer besseren Kategorisierung und besseren Suchergebnissen führt.
Blick in die Zukunft
Im nächsten Beitrag werde ich mich mit einem anderen wichtigen Thema befassen: Ähnlichkeit. Wir werden untersuchen, wie LLMs die Ähnlichkeit nicht nur nutzen, um das Like-Matching zu verbessern, sondern auch um Wettbewerbsvorteile bei Produktempfehlungen und Kundenpersonalisierung zu bieten.
In der Zwischenzeit können Sie uns gerne weiterhin Ihre Fragen schicken! Ich hoffe, dass dieser Beitrag einige der wichtigsten Herausforderungen und Lösungen im Zusammenhang mit mehrsprachiger Produktklassifizierung, einheitlicher Terminologie und unterschiedlichen Formaten verdeutlicht hat. Bleiben Sie dran und erfahren Sie mehr!
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