embedding-based retrieval | BriefGPT

关键词embedding-based retrieval

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COLING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。
PDF3 months ago
LLM-Augmented Retrieval: 借助语言模型和文档级嵌入增强检索模型
该研究论文介绍了一种基于模型无关的文档级嵌入框架，通过大型语言模型（LLM）增强，改进了检索模型训练过程中的一些重要组件，如负采样、损失函数等。通过实现这个 LLM 增强的检索框架，我们显著提高了广泛使用的检索模型（如 Bi-encoder
PDF3 months ago
基于嵌入式检索的完整性和垃圾数据处理：以社交网络搜索为例的案例研究
本文对基于嵌入式检索系统在社交网络搜索引擎上的应用进行了分析，在此基础上定义了完整性和垃圾这两大关键问题，并提出了一些有效方法用于解决该问题。作者指出，虽然这些方法还只是初步尝试，但已经取得了良好的离线指标和在线实验数据，未来还有更多研究可
PDFa year ago
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 Marketp
PDFa year ago
腾讯的基于二进制编码的检索
提出了一种基于二进制嵌入的检索引擎，利用轻量级的转换模型和残差多层感知器 (MLP) 块将完整精度的查询和文档嵌入压缩成多个二进制向量的组合，并使用嵌入到嵌入的策略来实现无需任务的高效训练。对离线基准和在线 A/B 测试进行了广泛的实验，证
PDFa year ago
KDD淘宝搜索中的多目标个性化商品推荐
本文提出了一种新的多目标个性化产品检索（MOPPR）模型，使用多正样本空间训练，采用修改后的 softmax 损失函数进行优化，通过离线和在线实验表明 MOPPR 模型优于现有模型，实现了对搜索引擎（如淘宝）商品检索的个性化优化。
PDF2 years ago
AAAI深度检索半结构化查询驱动的文档数据库及其应用于收据和 POI 匹配
本文利用深度语言编码最新的进展来寻找最有效的嵌入和检索查询和数据库条目的组合，同时避免了使用手动工程组件，并证明了该模型明显优于传统的基于手动模式的模型。同时为其他领域的类似问题提供了帮助。
PDF2 years ago
WWW面向可扩展嵌入式检索的逐步优化的双粒度文档表示
通过生物粒度文档表示法、稀疏嵌入与压缩感知量化等技术，采用基于深度学习的文档表示和 ANN 搜索技术，设计 Progressive Optimization 框架，实现了大规模的 EB 检索，并在百万级和百亿级的数据集上分别实现了高达 +4
PDF2 years ago
KDDFacebook 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
PDF4 years ago