Jul, 2023

基于实体的理性化、可干预和快速相关性模型，提高电商搜索文本匹配

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TL;DR该研究旨在提高电子商务搜索系统的相关性预测性能，并提出了一种名为基于实体的相关模型（EBRM）的新模型，将 QI 问题分解为多个 QE 相关问题并聚合其结果形成 QI 预测。
e-commerce search systemrelevance predictionentity-based relevance modelquery-entity relevancepretraining
发现论文，激发创造
  • 面向在线电子商务和基于 LLM 的检索的鲁棒性基于交互关联建模

    在电子商务搜索引擎中，语义相关性计算对于确保所选项目与客户意图紧密对齐至关重要。本文介绍了一种基于交互的建模范式，通过动态长度表示方案、专业术语识别方法和对抗性训练协议来增强模型的鲁棒性和匹配能力。离线评估表明我们方法的卓越鲁棒性和效果，在线 A/B 测试证实了在相同曝光位置提高相关性、增加点击和转化的能力。据我们所知，这是第一个用于大型电子商务搜索相关性计算的基于交互的方法。

    Jun, 2024

  • Que2Engage: Facebook Marketplace 相关和吸引人的产品检索基于嵌入技术

    本文介绍了一种基于嵌入式检索的电子商务搜索技术，提出了一种多模态、多任务的搜索嵌入式检索系统，称为 Que2Engage，旨在缩小检索与排名之间的差距以及在平衡不同商业目标的同时提供更好的搜索体验。该方案在 Facebook Marketplace Search 上实施后，两周内的 A/B 测试结果表明，搜索器的参与度有了显著性的提升。

    Feb, 2023

  • 实时搜索中的事件增强检索

    提出了一种名为 EER 的新方法，该方法通过改进传统 EBR 的双编码器模型、引入对比学习和生成式事件三元组提取方案，以及相关学习实现事件关联查询编码器优化，提高了实时检索性能，有望为信息检索领域带来新的视角。

    Apr, 2024

  • 可解释的产品搜索：基于动态关系嵌入模型

    本文提出了一种基于解释性的检索模型，通过建立动态知识图谱，将 “搜索和购买” 行为建模为用户和产品之间的动态关系，并在潜在空间中基于用户和产品之间的关系进行排名，并通过逻辑推理和实体软匹配在知识图谱中生成解释信息，实验结果表明其优于现有的基线模型，同时能够合理地解释搜索结果。

    Sep, 2019

  • 产品搜索的相关判断大型语言模型

    基于 Large Language Models (LLMs) 的技术，通过自动化查询 - 商品对的相关性判断，改善产品搜索的相关性预测精度，对商品搜索的相关判断自动化领域具有重要影响。

    Jun, 2024

  • 突破壁垒：通过推理知识图谱利用大型语言模型用于工业推荐系统

    LLM-KERec 利用大型语言模型捕捉用户意图转变，适应新项目，并提高在不断发展的电子商务领域中的推荐效率，通过整合互补知识解决传统推荐系统的局限性。

    Feb, 2024

  • 超越语义：学习行为增强的相关性模型与自监督学习

    我们提出了一种 Behavior Augmented Relevance Learning 模型，通过利用邻居查询和邻居项来补充目标查询 - 项语义匹配，从而改进了 Alipay Search 的准确性和鲁棒性。实验结果显示我们的提案在低延迟下取得了有希望的性能。

    Aug, 2023

  • 知识库问答中应更加关注关系探索

    本文提出了一种新的 RE-KBQA 框架，利用知识库中的关系来增强实体表示并引入额外的监督方法以提高知识库问答的效果，通过实验证明此框架的优越性，从而提高 F1 分数。

    May, 2023

  • Facebook 搜索中基于嵌入的检索

    本研究探讨如何将基于嵌入式检索的技术应用于 Facebook 搜索系统，介绍了用于建模语义嵌入的统一嵌入框架和在基于倒排索引的典型搜索系统中提供嵌入式检索的系统，以及整个系统的端到端优化技巧和经验。该方法可显著改善 Facebook 搜索垂直领域的度量标准。

    Jun, 2020

  • BERT-QE: 基于上下文的查询扩展用于文档重新排名

    本论文提供了一种使用 BERT 模型选择相关文档块进行扩展的新型查询扩展模型，能够在标准 TREC Robust04 测试集上显著优于 BERT-Large 模型，有助于解决查询扩展方法引入不相关信息的问题。

    Sep, 2020