論文の概要: Towards Generalizeable Semantic Product Search by Text Similarity Pre-training on Search Click Logs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05231v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 16:23:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 13:47:01.685028
• Title: Towards Generalizeable Semantic Product Search by Text Similarity Pre-training on Search Click Logs
• Title（参考訳）: 検索クリックログに基づくテキスト類似性事前学習による汎用的セマンティック製品検索に向けて
• Authors: Zheng Liu, Wei Zhang, Yan Chen, Weiyi Sun, Michael Du, Benjamin Schroeder
• Abstract要約: 一般ドメインの微調整は、先行技術の発見と一致する一般化に役立ちません。 クリックストリームデータによる適切なドメイン固有の微調整は、公開されている手動の注釈付きクエリ-製品ペアデータのバケット分析に基づいて、モデル一般化の改善につながる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.00729275535796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, semantic search has been successfully applied to e-commerce product search and the learned semantic space(s) for query and product encoding are expected to generalize to unseen queries or products. Yet, whether generalization can conveniently emerge has not been thoroughly studied in the domain thus far. In this paper, we examine several general-domain and domain-specific pre-trained Roberta variants and discover that general-domain fine-tuning does not help generalization, which aligns with the discovery of prior art. Proper domain-specific fine-tuning with clickstream data can lead to better model generalization, based on a bucketed analysis of a publicly available manual annotated query-product pair data.
• Abstract（参考訳）: 近年,eコマース製品検索にセマンティック検索が適用され,クエリや製品エンコーディングのための学習意味空間が,未認識のクエリや製品に一般化することが期待されている。 しかし、この領域では、便利に一般化できるかどうかが十分に研究されていない。 本稿では、いくつかの一般ドメインおよびドメイン固有の事前学習されたロバータ変種を調査し、一般ドメインの微調整が一般化に役立たないことを発見し、先行技術の発見と整合する。 クリックストリームデータによる適切なドメイン固有の微調整は、公開されている手動注釈付きクエリ-製品ペアデータのバケット分析に基づいて、モデル一般化の改善につながる可能性がある。

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