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CONFERENCE (DOMESTIC) 多角的な名寄せに基づく大規模Eコマースデータセットの構築
山下 郁矢, 土井 賢治, 西村 修平
第28回 画像の認識・理解シンポジウム MIRU2025 (MIRU2025)
July 31, 2025
現代のEコマース環境では，製品が販売者やプラットフォームによって多様な画像やタイトルで出品され，情報の集約が大きな課題となっている．本研究では，この課題を解決するため，テキスト・画像・メタデータなど多角的な情報を統合的に活用した8段階の名寄せパイプラインを提案する．本パイプラインは，テキスト・画像特徴量による類似性マッチング，JANコードのメタデータ活用，カテゴリフィルタリング，CLIP Scoreフィルタリング，物体検出ベースの検証フィルタなどの多様なプロセスを段階的に適用し，高精度な名寄せを実現する．評価実験では，構築したデータセットを用いて学習した製品認識モデルが，従来の単一識別子ベースのデータセットと比較して最大11.8%の性能向上を達成し，データセット品質とモデル性能の双方で有効性を示した．