論文の概要: Graph-based Multilingual Product Retrieval in E-commerce Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02978v1
- Date: Thu, 6 May 2021 21:49:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-10 23:27:12.540968
- Title: Graph-based Multilingual Product Retrieval in E-commerce Search
- Title（参考訳）: Eコマース検索におけるグラフベース多言語製品検索
- Authors: Hanqing Lu, Youna Hu, Tong Zhao, Tony Wu, Yiwei Song, Bing Yin
- Abstract要約: 本稿では,eコマース検索のための数十億件の商品検索を行う汎用多言語検索システムを提案する。
トランスベースの多言語モデルにおける最近の進歩を利用して,多言語グラフの注目に基づく検索ネットワークを提案する。
我々のアルゴリズムは、平均で35%のリコールと25%のmAPで最先端のベースラインを上回ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.156647795471176
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Nowadays, with many e-commerce platforms conducting global business,
e-commerce search systems are required to handle product retrieval under
multilingual scenarios. Moreover, comparing with maintaining per-country
specific e-commerce search systems, having a universal system across countries
can further reduce the operational and computational costs, and facilitate
business expansion to new countries. In this paper, we introduce a universal
end-to-end multilingual retrieval system, and discuss our learnings and
technical details when training and deploying the system to serve billion-scale
product retrieval for e-commerce search. In particular, we propose a
multilingual graph attention based retrieval network by leveraging recent
advances in transformer-based multilingual language models and graph neural
network architectures to capture the interactions between search queries and
items in e-commerce search. Offline experiments on five countries data show
that our algorithm outperforms the state-of-the-art baselines by 35% recall and
25% mAP on average. Moreover, the proposed model shows significant increase of
conversion/revenue in online A/B experiments and has been deployed in
production for multiple countries.
- Abstract（参考訳）: 近年,多くのeコマースプラットフォームがグローバルビジネスを運営しており,多言語シナリオ下での商品検索にはeコマース検索システムが必要である。
さらに、国ごとの特定電子商取引検索システムと比べ、各国に普遍的なシステムを持つことにより、運用コストと計算コストをさらに削減し、新たな国への事業拡大を促進することができる。
本稿では,多言語多言語多言語検索システムについて紹介するとともに,eコマース検索における10億規模の製品検索を提供するシステムをトレーニングし,展開する際の学習と技術的詳細について述べる。
特に,トランスフォーマーに基づく多言語言語モデルとグラフニューラルネットワークアーキテクチャの最近の進歩を活用して,eコマース検索における検索クエリとアイテム間のインタラクションを捉える多言語グラフ注目検索ネットワークを提案する。
5か国のデータによるオフライン実験では、我々のアルゴリズムは平均で35%のリコールと25%のmAPで最先端のベースラインを上回っている。
さらに, オンラインA/B実験では, コンバージョン/レバレッジが著しく増加し, 複数の国で生産されている。
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