May, 2019

轻量级用户上下文表示实现个性化查询自动完成

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TL;DR本文提出了一种个性化查询自动完成的新方法，使用了通过 fastText 学习的轻量级嵌入，根据距离度量候选查询和用户上下文查询之间的关系，将这些特征与其他常用的查询自动完成排序特征相结合，将我们的方法应用于 eBay 等大型电子商务搜索引擎，结果表明我们提出的方法显著优于现有的基线和文本个性化方法。
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发现论文，激发创造
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    Aug, 2020

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    Apr, 2018

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    Dec, 2020

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    Jul, 2023

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    Apr, 2018

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    Mar, 2024

  • 查询自动完成的子词语言模型

    本文提出使用子词语言模型实现查询建议的快速准确生成，并介绍了一种重迹迹算法和近似边缘化的重排序方法来解决子词语言模型引入的问题。通过使用新的评估指标均可恢复长度（MRL），我们的模型可在保持生成结果质量相似的情况下实现最多 2.5 倍的速度提升，并进行了全面细致的分析。

    Sep, 2019

  • 利用词嵌入进行自动查询扩展

    本文提出了一种利用分布式神经语言模型 word2vec 的自动查询扩展（AQE）框架，通过 K 最近邻方法获得查询相关术语，并在标准 TREC ad-hoc 数据上获得显着提高。

    Jun, 2016

  • 计算机辅助翻译中单词级自动补全的重新思考

    通过研究不同的自动补全模型架构，本文提出了一种新的可衡量的标准，并发现现有的单词级自动补全模型往往无法满足此标准。基于此观察，我们提出了一种有效的方法来提高 WLAC 性能，同时利用较小的模型尺寸。

    Oct, 2023