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闲鱼是怎么让二手属性抽取准确率达到 95%+ 的?

  • 2021 年 1 月 25 日
  • 本文字数:3582 字

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闲鱼是怎么让二手属性抽取准确率达到95%+的?

先上效果


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图 1 - 二手属性抽取算法效果 Demo(个护美妆)

背景

闲鱼作为一款 C2X 的 app,站在商品发布的角度,闲鱼商品相对于淘宝商品的特点有:


  • 轻发布导致商品信息不足

    闲鱼采用图文描述的轻发布模式,迎合了用户快速发布的体验,但也导致了商品结构化信息不足的问题。如果平台希望更理解商品到底是什么,就需要算法去识别用户描述的图片和文本。

  • 商品具有独特的二手属性

  • 不同于淘宝新品的一手属性(例如品牌、型号、规格参数等),二手属性指的是在商品入手一段时间后,能够反映商品折损/保值情况的属性,比如商品的【使用次数】、【购买渠道】、【包装/配件是否完整】等。

  • 不同类目有该类目独特的二手属性,比如个护美妆有【保质期】,手机有【屏幕外观】、【拆修情况】,服装类有【是否下过水】等。

问题和难点

二手属性抽取在 NLP 领域属于信息抽取(Information Extraction)问题,通常的做法是拆解为命名实体识别(NER)任务和文本分类(Text Classification)任务。


二手属性抽取任务的难点有:

  • 不同的类目、不同的二手属性/属性簇,需要构建不同的模型。

  • 如果使用有监督学习(Bert 家族),打标工作会非常的繁重,开发周期会变得很长。

解决方案

方法论

在当今 NLP 环境,依旧是 Bert 家族(或 Transformer 衍生的各种算法)大行其道,霸榜 GLUE、CLUE 等各大 NLP 榜单,信息抽取任务也不例外,所以笔者在本方案中的某些场景也使用了 Bert 家族。不过笔者认为,没有一种算法在各种场景下都是全能的,只有在给定领域、指定场景下最适用的算法。此外,笔者总结了自己的一套属性抽取的方法论:


  • 句式相对固定,或者句式受模板限制,如文本描述模板是典型的时间+地点+人物+事件(某事某地某人做了啥事),用 NER,建议方法:CRF、BiLSTM+CRF、Bert 家族、Bert 家族+CRF 等。

  • 句式不固定,但领域/场景关键词相对固定,或者有一些关键词模板、俗称、行话等,用文本分类:

  • 近义词、近义表述不是特别多的情况(≤几十种到上百种),关键词呈对数正态分布/指数分布(即有很多高频且集中的关键词),建议方法:正则表达式+规则。

  • 近义词、近义表述非常多的情况(≥几百种到上千种),典型的如地名识别,建议方法:用 Bert 家族。

  • 句式和词语都不固定,典型的如社交评论/聊天的情感分析,建议方法:用 Bert 家族。

方案架构

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图 2 - 二手属性抽取方案架构图

NLP 任务

如前所述,将不同的二手属性识别需求拆解为文本多分类、多标签分类以及 NER 任务。

  • 文本多分类:即“n 选 1”问题,比如根据文本判断商品是否包邮(二分类)。

  • 多标签分类:即同时进行多个“n 选 1”问题,比如同时判断某手机商品的屏幕外观(好/中/差)和机身外观(好/中/差)。多标签分类通常的做法是对不同标签共享网络层,并将损失函数以一定权重叠加,由于多个标签之间有一定程度的联系,效果有时候会比做多个单独的“n 选 1”问题更好,同时由于是多个属性(属性簇)一起建模,在训练和推断的时候也会更省事。

  • NER:即命名实体识别。

建模方法

1. 人工打标阶段

由于打标的人工成本比较高,需要设法利用集团的 AliNLP 进行辅助。方法是,首先利用 AliNLP 的电商 NER 模型对输入文本进行解析。然后进行拆解,对属于 NER 任务的二手属性,如保质期/保修期/容量/使用次数/服装风格等,可以直接定位到相关词性或实体的关键词进行 BIO 标注;对属于分类任务的其它二手属性,则可以在电商 NER 的分词结果基础上打标,提高人工标注的效率。

2. 算法训练阶段

此为方案核心,本方案训练算法主要通过 3 种途径:

(1)使用 Albert-Tiny:建模采用主流对预训练+finetune 的方案。由于该模型推断速度更快,用于对 QPS 和响应要求非常高的实时在线场景。对于 NER 任务也可以尝试在网络最后面接一层 CRF 或不接。

Albert:Albert 意指“A lite bert”,名副其实,它的优点在训练速度快。Albert 的源码相比 Bert 的源码基本如出一辙,但网络结构有几点重要的区别:


  • Word Embedding 层做了因式分解,在词向量上大大减少了参数量。设词表大小为 V,词向量长度为 H,对 Bert,词向量参数量为 VH;对 Albert,先把词向长度量缩减为 E,再扩充为 H,参数量为 VE+E*H,由于 E 远小于 H,H 远小于 V,用于训练的参数量得到锐减。

  • 跨层参数共享:以 albert-base 为例,albert 会在 12 层之间共享每层的 attention 参数或全连接层 ffn 的参数,默认是两者都共享。源码中通过 tenorflow.variable_scope 的 reuse 参数可以轻松实现。参数共享进一步减少了需要训练的参数量。


除此之外,Albert 还有一些训练任务和训练细节上的优化,此处按下不表。


Albert 依据网络深度不同分为:

  • Albert-Large/xLarge/xxLarge:24 层

  • Albert-Base:12 层

  • Albert-Small:6 层

  • Albert-Tiny:4 层


一般来说,层数越多,训练和推断耗时都会越久。考虑到线上部署的实时性要求更快的推断速度,本方案选择了最小的 Albert-Tiny。其中文推断速度相对 bert-base 提高约 10 倍,且精度基本保留(数据引用自 github/albert_zh[1])。 


(2)使用 StrutBert-Base:建模采用主流对预训练+finetune 的方案。经测算,在二手属性识别上,它比 Albert-Tiny 准确率相对提升约 1%到 1.5%,可用于离线 T+1 场景。对于 NER 任务也可以尝试在网络最后面接一层 CRF 或不接。


StructBert:为阿里自研算法,优点在精度高,GLUE 榜单[2]上已经排到第 3 名。StrutBert 论文相比 Bert 的主要优化点在预训练任务的两个目标上,如图 3 所示:

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图 3 - StrutBert 的预训练任务目标(引用自 StrutBert 论文)


  • Word Structural Objective:StrutBert 在 Bert 的 MLM 任务基础上,加上了打乱词序并迫使其重构正确词序的任务:论文中是随机抽取一个三元词组(trigram)进行打乱,然后加上了如下公式作为 MLM 损失函数的约束。StrutBert 的这个灵感也许来自于网上的一个段子:“研表究明,汉字序顺并不定一影阅响读,事证实明了当你看这完句话之后才发字现都乱是的”。


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图 4 - Word Structural 的目标函数(引用自 StrutBert 论文)


  • Sentence Structural Objective:与 Bert 的 NSP 任务不同,对一组句子对(A,B),它不是预测 B 是否 A 的下一句(二分类),而是去预测 B 是 A 的下一句、上一句还是随机抽取的(三分类)。对于(A,B)这样的句子对,它在训练集中让这三种情况出现的频率各为 1/3。


本方案之所以选择 StrutBert,是因为集团内有该算法在电商领域专属的预训练模型(接口),它依据网络深度不同分为:


  • StrutBert-Base:12 层

  • StrutBert-Lite:6 层

  • StrutBert-Tiny:4 层


在离线 T+1 场景下,追求精度更高而对实时性无太大要求,因此本方案选择了 StrutBert-Base。 


(3)使用正则表达式:优点:速度最快,比 Albert-Tiny 还快 10-100 倍以上;且在许多句式和关键词相对固定的二手属性上,准确率比上面两种算法更高;且易于维护。缺点:非常依赖业务知识、行业经验和数据分析对大量正则模式进行梳理。 

3. 规则修正阶段

  • 识别结果归一化:对于 NER 任务,许多识别出来的结果不能直接使用,需要做“归一化”,例如某件男装衣服的尺码识别出来为“175/88A”,那么应该自动映射到“L 码”。

  • 某些二手属性之间可能会存在冲突或依赖,因此在算法识别之后,需要对识别结果依据业务规则进行一定修正。比如某商品卖家声称是“全新”,但是同时又表明“仅用过 3 次”,那么“全新”会自动降级为“非全新”(99 新或 95 新,不同类目分级略有不同)。

算法部署

  • 离线 T+1 场景:通过 ODPS(现名 MaxCompute)+UDF 的方式进行部署,即算法会通过 Python 写成 UDF 脚本,模型文件则作为资源上传到 ODPS 上。

  • 在线实时场景:模型通过 PAI-EAS 进行分布式部署,数据交互通过 iGraph(一种实时图数据库)和 TPP 完成。

算法评估

对每个类目的每个二手属性,制定好评测的标准,然后抽样一定量级的数据,交由外包进行人工评估。评估工作通过对比人工识别的结果和算法识别的结果是否一致,给出准确率、精确率、召回率等。

最终效果

准确率

本方案识别结果经过人工评估,每个类目无论是准确率、精召率都达到了非常高的水平(98%+),且误差值均远小于上线限制,并已经上线应用在闲鱼主要类目的商品上。

效果展示


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图 5 - 二手属性抽取算法效果 Demo(手机)

应用场景 &后续展望

二手属性抽取的结果目前已应用的场景包括:

  • 定价场景

  • 聊天场景

  • 优质商品池挖掘

  • 搜索导购

  • 个性化商品推荐


后续展望:

  • 目前二手属性抽取总共覆盖闲鱼主流类目商品,随着开发进行,后续计划覆盖到全部类目。

  • 目前二手属性抽取主要依赖于文本识别,闲鱼商品是图文描述,后续可以考虑在图片上下功夫,通过图像算法完善商品的结构化信息。

  • 利用和分析商品二手属性,形成优质商品标准,扩充优质商品池。


参考:

Albert 论文:https://arxiv.org/abs/1909.11942StructBert论文:https://arxiv.org/abs/1908.04577Albert_zh源码:https://github.com/brightmart/albert_zhGLUE排行榜:https://gluebenchmark.com/leaderboard


References:

[1] github/albert_zh: https://github.com/brightmart/albert_zh

[2] GLUE 榜单: https://gluebenchmark.com/leaderboard


本文转载自:闲鱼技术(ID:XYtech_Alibaba)

原文链接:闲鱼是怎么让二手属性抽取准确率达到95%+的?

2021 年 1 月 25 日 07:001746

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