arXiv 论文用 LLM 提取客户评论特征改进多准则库存分类
原文标题：LLM-Based Feature Extraction for Multi-Criteria Inventory Classification
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研究指出传统 ABC 分析与多准则库存分类（MCIC）依赖结构化定量数据，未利用电商供应链中的非结构化信息。作者提出基于 LLM 的特征提取方法，用向量嵌入与 LLM 生成的评价准则把客户评论转为量化特征，并接入基于 Hadi-Vencheh 模型的 MCIC 框架。实验显示引入客户情感信号后出现可测量的重分类效果，说明非结构化数据可改善库存优先级排序。
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