Shopee全球多语言商品知识图谱构建与应用实践

"Shopee构建多语言商品知识图谱的技术和应用主要涵盖了知识建模、知识获取、知识融合和知识应用四个关键环节。StephZhang作为Shopee的Listing Intelligence Team Leader，分享了其在电商领域6年以上知识图谱经验，以及12年的AI算法经验，对电商中的知识图谱研究有着深厚的兴趣。" 本文首先介绍了Shopee作为一家跨世界市场运营的电商平台，如新加坡、马来西亚、菲律宾、越南和巴西等地，为消费者提供便捷、安全的在线购物体验。为了支持电商业务的发展，Shopee构建了多语言商品知识图谱。 在**知识建模**阶段，Shopee构建了商品知识图谱的本体，这包括定义商品类别层次结构，识别和定义商品属性及属性值。这样的知识建模有助于理解和组织大量的商品信息，为后续的数据处理和应用打下基础。 **知识获取**是通过使用文本分类和命名实体识别等自然语言处理技术，自动提取商品类目和属性。为了提升模型的泛化能力，Shopee采用了数据增强和迁移学习策略，使模型能够适应多种语言和复杂的数据环境。 在**知识融合**过程中，Shopee整合了来自不同来源的知识图谱，进行了本体融合、实体融合和信息融合，以解决数据源的不一致性和冗余问题。这一环节确保了知识的一致性和完整性，同时匹配了同款商品的关系。 **知识应用**则将构建好的知识图谱应用于实际业务场景，如买家服务（提供相似商品推荐）、卖家服务（优化商品上传流程）和运营服务（辅助选品决策）。这些应用提升了用户体验，增强了平台的运营效率。 最后，文中提出了商品知识图谱的未来发展方向，包括扩展产品关系的深度，纳入卖家信息，以及在AIGC（人工智能自动生成内容）时代，探索知识图谱在语义理解、模式发现等领域的潜在应用，以进一步推动电商行业的智能化发展。 Shopee通过构建和应用多语言商品知识图谱，有效地解决了跨语言环境下电商业务的信息管理和利用问题，为全球市场的运营提供了强大的技术支持。