零售电商实验室近期做了一组退货归因的小实验：把店铺售后工单里的退货原因（尺码不符、色差、物流破损、描述不符等）与商品评论区文本做跨文本对齐，让模型在类目内学习同一种原因的不同说法。
做法分三步：先按类目建立退货原因词典与相似标签合并规则，统一工单与评论的口径；再用句向量把评论中未形成工单的隐含抱怨归并到已有原因；最后输出商品级的原因分布，供运营定位问题。
阶段性进展：在服装类目约 1.2 万条工单与 8 万条评论上，粗标签口径下的自动归类与人工标注一致率约 82%，其中尺码、色差两类较稳定；物流破损类因与仓配工单口径不一致，仍有明显误归。
下一步计划：扩展至鞋类与家纺，引入尺码表与实物测量数据做校验，并验证归因结果能否直接支撑详情页改版建议。
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