MMAug, 2023

电子商务查询的语义等价性

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TL;DR在电子商务搜索中，搜索查询的变化构成了挑战，因为等效的搜索意图可以通过不同的查询表达出来。本文介绍了一个框架，以识别和利用查询等效性来增强搜索者和商业结果。该方法解决了三个核心问题：将查询映射到搜索意图的向量表示、识别表示等效或相似意图的最近邻查询、以及针对用户或业务目标进行优化。该框架利用表面相似性和行为相似性来确定查询等效性。表面相似性涉及基于单词变化、单词顺序、合成以及噪声词对查询进行规范化。行为相似性利用历史搜索行为生成查询意图的向量表示。离线过程用于训练句子相似性模型，而在线的最近邻方法支持处理未见过的查询。实验评估表明了该方法的有效性，优于流行的句子转换模型，并实现了 0.85 的查询相似性皮尔逊相关系数。结果突显了利用历史行为数据和训练模型来识别和利用电子商务搜索中的查询等效性的潜力，提升用户体验和业务结果。鼓励进一步的进展和基准数据集，以促进解决电子商务领域中这一关键问题的解决方案的发展。
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发现论文，激发创造
  • 电子商务查询中的意图术语选择与优化

    在电子商务搜索中，通过利用历史查询重构日志，采用远程监控的方法来确定查询的产品意图，进而在搜索引擎中强调定义查询的产品意图的术语，从而改善排名。实验证明比非情境性基线更胜一筹，可以解决查询处理中出现的多种问题。

    Aug, 2019

  • 应用迁移学习提升特定领域搜索体验：使用查询和问题的相似度

    本研究提出一种针对任何特定领域搜索引擎的框架来计算给定输入查询和一组预定义问题之间的相似度，使用 Siamese 网络和 LSTM 模型训练分类器来生成未归一化和归一化的相似度分数，并结合两种词向量和自定义模糊匹配分数等三种其他相似度得分计算的元分类器，在 Quora 问题对（QQP）数据集以及特定于金融领域的数据集上进行性能测试。

    Jan, 2021

  • 使用统计自然语言处理技术为查询建议相关问题

    本研究提出一个自我学习的组合方法，通过引入具有权重的句法和语义相似度指标来确定来自预定数据库的类似问题，通过全面分析证明其效率和功效高于现有文献。

    Apr, 2022

  • 电子商务对话搜索的查询跟踪：基于机器理解的视角

    本文提出了利用基于自我注意力的神经网络的机器理解方法，来解决电子商务对话搜索中的查询跟踪问题，并构建了一种新的数据集，实验结果表明，该模型在精确匹配度和 F1 得分方面优于几种基线模型，展示了机器理解模型在此任务上的潜力。

    Oct, 2018

  • 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

  • 自然语言和本体分析的语义相似性

    本书主要介绍语义相似度估计及其它语义度量学科的两种最先进的方法：自然语言处理技术和语义模型以及基于语义网络、词库或本体论的计算机可读的知识形式。它的目的是为初学者和研究人员提供更好地理解语义相似度估计和更一般的语义度量。

    Apr, 2017

  • 语义产品搜索

    通过训练深度学习模型，使用顾客行为数据，我们开发了一种新的损失函数，并结合 n-gram 和平均池化来捕捉短程语言模式，并使用哈希来处理词汇表外的标记，从而解决语意匹配在产品搜索中的挑战。在离线测试和在线 A/B 测试中，均表现出比基线语意搜索方法更好的召回率和平均准确率。

    Jul, 2019

  • 弥合差距：有效映射 PubMed 查询与文档的语义相似度度量

    提出了一种基于 Word Mover's Distance 计算单词间距离的查询 - 文档相似度测量方法，利用神经词嵌入在检索无直接匹配的情况下发现相关词，并将其与 BM25 相结合，结果在 TREC Genomics 数据上平均精度平均提高 12％，在来自 PubMed 搜索日志的真实数据集上，结合学习排序的方法，正确率提高了 25％，表明该方法与 BM25 的结合可以产生更出色的性能。

    Aug, 2016

  • 朝着更好的电子商务搜索的简化本体论

    本文介绍了一种称为 Query Understanding 的语义搜索方法，针对电子商务搜索，提出了一种简化的本体框架，探讨了基于该框架的商品分类自动提取方法，并进行了绩效比较。

    Jul, 2018

  • 语义答案相似度度量评估

    提出了利用基于 Transformer 模型度量方法对自然语言生成及问答系统进行语义相似度评估的框架，并使用 US-American public figures 的同指名字对数据集进行训练，取得较高的语义相似度度量结果。

    Jun, 2022