動的なFew-shotの事例選択を用いた商品属性情報の正規化

Eコマースにおいて，商品の特徴を示す属性情報は商品購入の意思決定に重要な役割を担っている．特に専門的な商品購入には，特定の産業基準や用途への属性値の適合が求められる．たとえば建設業における「ねじ」の購入では，太さや長さなどの基本的な条件に加え，特定の環境条件に耐える材質，高い耐久性を示す強度等級などが参照される．整備された属性情報は，ユーザーの商品選定や，商品検索・推薦への応用に有効で，Eコマースでのユーザー体験の向上につながる[1]．しかし，実際のEコマースでは扱う商品点数が膨大なため，それらの商品の属性情報の整備には多くの人手の作業が必要である．たとえば，ねじカテゴリの商品がもつ「材質」の1つに「ステンレス鋼」が存在するが，属性値の表現のバリエーションとして「ステンレス」や「ステンレス製」などの省略や表記揺れの他に，「SUS304」などの専門用語を元にした短縮系が存在する．さらに，「SUS304」と「SUS430」は成分の含有量に違いがあるため厳密には異なる材質であるが，一定の基準を満たす耐食性の高い金属という観点における使用用途としてはより上位の概念でまとめることが許容される場合がある．このような異なる表記の同一とみなせる属性を，統一された表記に変換することを属性値の正規化と呼ぶ．属性値の正規化が不十分な場合，同一とみなされる属性情報が異なる表現として扱われていることとなり，商品の比較や選定の妨げが起き，商品購入の機会損失につながる．そのため，Eコマース上でのユーザー体験の向上のためには，高い精度での属性値の正規化が必要といえる．本研究では，大規模言語モデル（LargeLanguageModel:LLM）を活用し，Few-shot事例を人手で作成したデータから動的に選択することで，効率的かつ効果的な属性値の正規化手法を提案する．はじめに，正規化対象の入力表現と類似した事例を動的に選択し，それらをFew-shotの一部としてプロンプトに組み込むことでLLMによる正規化を実現する．また，LLMが出力した正規化結果に対して人手によるチェックと修正を加え，修正結果をFew-shot事例の候補として利用する．評価では，提案手法におけるFew-shot事例選択時の整備済み正規化データの使用方法を2通り設定し，ベースラインである静的なFew-shotと比較して，定量・定性的に分析する．