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

H1 嵌入模型在电子商务平台的产品描述离线术语索引中，通过整合产品检索的词汇方法和基于语义嵌入的方法的优势，提出了一种构建语义丰富术语词汇的方法，能够作为单个标记来处理多词产品术语，提高系统的精度而不影响召回率，此模型在 WANDS 公共数据集上的混合搜索系统得分为 mAP@12 = 56.1% 和 R@1k = 86.6%，超过其他最先进的模型。

Jun, 2024

该论文旨在使用基于树的 XMC 模型来改善语义产品搜索，其中推理时间复杂度对于产品数量为对数级。使用 n-gram 特征进行层次线性模型并通过重量修剪使本方法具有灵活性，提高了 Recall@100，并在搜索结果中添加了多样性。

Jun, 2021

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

本文研究了语义搜索在电子商务产品搜索中的应用，发现适当的针对特定领域的微调可提高模型泛化能力。

Apr, 2022

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

该研究提出了一种基于语义嵌入的高级匹配方法，通过利用用户搜索会话的语义嵌入来自动找到更多的相关查询以供广告商竞标，同时提出了解决冷启动问题的方法，该方法已在实际搜索流量中进行了测试并获得了显著的优化结果和增量收益，同时将学习到的查询嵌入开源供计算广告和相关领域的研究人员使用。

Jul, 2016

本文介绍了语义扩展检索系统中影响最大的语义关联作用，并提出在准确性和噪音引入之间寻找最佳平衡的方案，最后通过构建自然语言处理系统并利用系统的多种知识资源进行评估。

Mar, 2022

通过最小化词汇匹配问题，扩展增强的稀疏词汇表示改善了信息检索，并通过联合学习密集语义表示并将其与词汇表示结合来对候选信息进行排序的潜力进行了探讨。我们提出了一种混合信息检索机制，通过最大化词汇和语义匹配来最小化它们的缺点。我们的架构由独立编码查询和信息元素的双重混合编码器组成。每个编码器通过对应文本的可对比学习的术语扩展来联合学习密集语义表示和稀疏词汇表示。我们在包含在线产品页面上可用的典型异构信息的基准产品问答数据集上展示了我们模型的有效性。我们的评估表明，我们的混合方法在 MRR@5 分数上比独立训练的检索器提高了 10.95%（稀疏）和 2.7%（密集）。此外，我们的模型在减少响应时间（延迟）30% 和减少计算负载（FLOPs）约 38% 的同时，提供了更好的可解释性，并且表现与最先进的交叉编码器相当。

May, 2024

本文提出了一种能够同时解决语义差异问题和根据用户历史交互提供个性化语义搜索结果的新方法，将图嵌入、transformer 模型和基于术语的嵌入统一到一个嵌入模型中，同时分享了特征工程、硬负采样策略以及 transformer 模型应用方面的技巧。此个性化检索模型增强了用户的搜索体验，并提高了搜索购买率和网站整体转化率。

Jun, 2023