本研究探讨了生成模型在产品属性值识别（PAVI）中的应用，提出了一种基于生成式框架的属性值提取方法。通过微调预训练的T5模型和多任务学习模型JPAVE，优化了提取和分类效果。新发布的MAVE数据集提供了丰富的商品和属性值注释，推动了研究进展。此外，使用大型语言模型（如GPT-4）在属性提取上取得了91%的F1得分。