Shopee多语言商品知识图谱技术构建方法和应用

本文介绍了Shopee构建多语言商品知识图谱的方法和应用。首先，文章概述了Shopee的业务背景，并介绍了演讲者。然后，详细阐述了知识建模、知识获取、知识融合、知识应用等四个方面的内容： 1. **知识建模**：构建了商品知识图谱的本体，包括商品类别层次结构、属性和属性值等。 2. **知识获取**：通过文本分类和命名实体识别等技术，实现了商品类目和属性的自动提取。同时，利用数据增强、迁移学习等方法提高模型泛化能力。 3. **知识融合**：包括本体融合、实体融合和信息融合，实现了不同来源的知识图谱的整合，以及同款商品关系的匹配。 4. **知识应用**：在买家服务、卖家服务、运营服务等场景中实现了知识图谱的应用，如推荐相似商品、优化商品上传、选品等。 5. **展望**：提出商品知识图谱的拓展方向，包括产品关系、卖家信息等。在AIGC时代，展望知识图谱的语义理解、模式发现等发展方向。 综上所述，本文系统介绍了Shopee如何构建和应用多语言商品知识图谱，以支持电商业务的发展。