電子商務搜索中查詢重寫建模的可擴展性和可擴展性

Alapfogalmak

本文提出了一種能夠在有限訓練數據和相對複雜的語言特徵的情況下有效運行的查詢重寫解決方案。

Kivonat

本文主要探討了在電子商務搜索中實現查詢重寫(QR)的可擴展性和可擴展性問題。

1. 查詢重寫是指利用熱門查詢的行為模式來改善冷門查詢的搜索相關性。然而,對於小型市場或新興企業而言,由於缺乏足夠的歷史客戶行為數據,實現QR的挑戰很大。

2. 本文提出了一系列改進措施來解決這一問題,包括:

   • 通過引入樣本重要性度量來優化模型訓練目標,以更好地利用有限的訓練數據。
   • 將硬負樣本挖掘集成到重排模型的訓練中,以提高模型在複雜場景下的性能。
   • 引入查詢正規化步驟,以減少訓練數據中的噪音,並擴大低流量查詢的覆蓋範圍。

3. 通過離線評估和線上A/B測試,驗證了上述方法的有效性。在日本和印度市場的搜索排名應用中,分別獲得了0.14%和0.29%的整體收入增長;在日本市場的搜索廣告匹配應用中,獲得了0.36%的廣告收入增長。這些結果表明,該解決方案在可擴展性和可擴展性方面都有顯著優勢。

Statisztikák

引入樣本重要性度量後,召回率@100提高了5.4%。
結合硬負樣本挖掘,召回率@100進一步提高了7.9%。
在人工審核中,引入上述方法後,模型在嚴格相關和非相關查詢對的AUROC分別從0.51提高到0.79和0.74。

Idézetek

"在資源有限的情況下,單純刪除部分相關性較低的查詢對可能會損害模型的訓練效果。"
"實際使用重排模型的端到端推理過程更接近於硬負樣本場景,因此僅依賴配對查詢進行評估可能會產生誤導性比較。"
"有效處理硬負樣本是QR實踐成功的關鍵組成部分。"

Főbb Kivonatok

Towards Scalability and Extensibility of Query Reformulation Modeling in E-commerce Search

by Ziqi Zhang, ... : arxiv.org 10-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.11202.pdf

Mélyebb kérdések

如何進一步提高查詢重寫模型在資源有限和語言複雜的場景下的泛化能力?

要進一步提高查詢重寫模型在資源有限和語言複雜的場景下的泛化能力，可以採取以下幾個策略：

樣本重要性挖掘：透過引入樣本重要性挖掘技術，能夠在訓練過程中更有效地利用有限的數據資源。這種方法可以幫助模型識別哪些查詢對於重寫過程是更具代表性的，從而優化訓練效果。

數據增強技術：利用數據增強技術來擴展訓練數據集，特別是在語言複雜的場景中。這可以包括對查詢進行不同的語言變換、同義詞替換或語法結構調整，以生成多樣化的查詢樣本，從而提高模型的泛化能力。

多語言模型訓練：在多語言環境中，訓練模型時應考慮使用多語言數據集，這樣可以使模型學習到不同語言之間的語義關聯，從而提高其在不同語言查詢上的表現。

強化學習：引入強化學習技術，通過不斷的試錯過程來優化查詢重寫策略。這種方法可以幫助模型在面對新查詢時，根據歷史行為數據進行自我調整，從而提高其適應性。

跨域知識轉移：利用在其他領域或語言上訓練的模型進行知識轉移，這樣可以在資源有限的情況下，借助已有的知識來提升查詢重寫的效果。

如何利用大型語言模型(LLM)技術來增強查詢重寫的性能?

大型語言模型（LLM）技術可以通過以下幾種方式來增強查詢重寫的性能：

查詢擴展：LLM可以用於生成與原始查詢相關的擴展查詢，這些擴展查詢可以包含同義詞、相關詞或上下文信息，從而提高查詢的覆蓋範圍和準確性。

上下文理解：LLM擅長於理解上下文，這使得它們能夠根據用戶的歷史行為和偏好來生成更具針對性的查詢重寫建議，從而提高用戶的搜索體驗。

生成式查詢重寫：通過生成式模型，LLM可以直接生成新的查詢，而不僅僅是基於已有查詢的重寫。這種方法能夠更靈活地應對多樣化的用戶需求。

數據增強：LLM可以用於生成硬負樣本，這些樣本可以用來訓練查詢重寫模型，幫助模型更好地識別和區分相關和不相關的查詢對。

多模態學習：結合LLM與其他數據源（如圖像、視頻等），可以進一步提升查詢重寫的性能，特別是在需要多模態信息的電子商務場景中。

查詢重寫技術在其他電子商務應用場景(如個性化推薦)中的應用潛力是什麼?

查詢重寫技術在其他電子商務應用場景中的應用潛力主要體現在以下幾個方面：

個性化推薦系統：查詢重寫可以幫助個性化推薦系統更好地理解用戶的需求，通過重寫用戶的查詢來生成更符合其偏好的產品推薦，從而提高轉化率。

增強用戶體驗：通過查詢重寫，系統可以自動調整用戶的查詢，使其更符合平台的產品分類和特性，從而提升用戶的搜索效率和滿意度。

長尾產品推廣：查詢重寫技術可以幫助推廣長尾產品，通過將不常見的查詢重寫為更流行的查詢，從而提高這些產品的曝光率和銷售機會。

多語言支持：在多語言電子商務平台中，查詢重寫技術可以幫助系統更好地處理不同語言的查詢，從而擴大市場覆蓋範圍，吸引更多的國際用戶。

數據驅動的決策支持：查詢重寫技術可以通過分析用戶查詢行為，為商家提供有價值的市場洞察，幫助他們制定更有效的營銷策略和產品開發計劃。