AI退货归因定制：评论文本与尺码偏差定位

零售电商实验室近期围绕「退货归因」做了一轮小样本实验。出发点很朴素：退货原因字段由用户单选，信息量低，真实动因大量散落在评论文本与客服会话中。

实验分三步：先把评论文本、退货原因、订单属性（品类、尺码、版型、身高体重选填）对齐到同一订单视图；再用多标签分类将非结构化文本映射到「尺码偏差、色差、面料手感、物流破损、预期落差」等标签；最后把尺码类标签回写到商品维度，判断问题出在版型描述还是尺码表与实物不符。

要点：
一、进展：在服饰类目约 12 万条评论、3.6 万条退货记录的回溯集上，尺码相关归因占比由人工抽查的 41% 修正为 47%，模型与人工抽检一致率约 82%。主要误差集中在「预期落差」与「尺码偏差」的边界。
二、下一步：引入模特试穿数据与平铺尺寸表做交叉校验，尝试输出尺码表的具体修正建议，而不止于归因标签。