Мы работаем для Вас!

Кейс крупнейшего китайского маркетплейса: атрибуция более чем 100 млн товаров технологиями ML без обучения модели

Наш клиент, крупный маркетплейс товаров из Китая, определил “цвет”, как один из самых важных атрибутов на сайте, именно этот  параметр встречается в 23 категориях из 30.

Однако в нашем случае, фильтрация товаров по цвету является сложной задачей, потому что, карточки товаров заполняют не представители маркетплейса, а продавцы конкретных товаров, которые не всегда понимают, что заполнять данные о продукции стоит максимально подробно и понятно для каждой позиции. В свою очередь, маркетплейс также не регламентирует каких-то четких правил описания товаров. Это привело к тому, что характеристики товара заполнены неверно или неточно. Особенно наглядно это проявляется в описании цвета, где некоторые селлеры могут написать что-то непонятное, например, “цвет утреннего рассвета”.

Отметим, что данных для обучения ML-моделей, к сожалению, нет. То есть мы не можем выделить группу товаров для тренировки, в которой мы были бы заведомо уверены, что атрибуты проставлены верно.  Предварительная оценка показала, что только в 31% товаров цвет был заполнен одним из значений, которые мы впоследствии хотим видеть в фильтрах, но даже это не значит, что он заполнен верно без ручной проверки.

Кроме того,  товаров очень много – более 100 млн. Заполнять атрибуты вручную для каждого товара займет слишком много времени и ресурсов, которые тратить никто не готов.

Фишкой данного решения является минимальное использование обучающих данных для достижения высокой точности в классификации изображений. Это достигнуто благодаря использованию модели CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), которая предназначена для zero-shot и one-shot обучения, изначально созданная для сопоставления изображения и его текстового описания.