Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-word Term Embeddings Improve Lexical Product Retrieval

論文の概要: Multi-word Term Embeddings Improve Lexical Product Retrieval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01233v1
Date: Mon, 3 Jun 2024 11:52:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 01:18:57.164250
Title: Multi-word Term Embeddings Improve Lexical Product Retrieval
Title（参考訳）: 語彙的商品検索を改善する多語組込み
Authors: Viktor Shcherbakov, Fedor Krasnov,
Abstract要約: 本研究は,eコマースプラットフォームにおける製品記述のオフラインインデックス化を目的としたH1埋め込みモデルについて述べる。このモデルは、ハイブリッド製品検索システムのフレームワーク内の他の最先端(SoTA)埋め込みモデルと比較される。検索インデックスのための意味的にリッチな用語語彙を構築するためのアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Product search is uniquely different from search for documents, Internet resources or vacancies, therefore it requires the development of specialized search systems. The present work describes the H1 embdedding model, designed for an offline term indexing of product descriptions at e-commerce platforms. The model is compared to other state-of-the-art (SoTA) embedding models within a framework of hybrid product search system that incorporates the advantages of lexical methods for product retrieval and semantic embedding-based methods. We propose an approach to building semantically rich term vocabularies for search indexes. Compared to other production semantic models, H1 paired with the proposed approach stands out due to its ability to process multi-word product terms as one token. As an example, for search queries "new balance shoes", "gloria jeans kids wear" brand entity will be represented as one token - "new balance", "gloria jeans". This results in an increased precision of the system without affecting the recall. The hybrid search system with proposed model scores mAP@12 = 56.1% and R@1k = 86.6% on the WANDS public dataset, beating other SoTA analogues.
Abstract（参考訳）: 製品検索は、文書、インターネットリソース、または空白の検索とは異なるため、専門的な検索システムを開発する必要がある。本研究は,eコマースプラットフォームにおける製品記述のオフラインインデックス化を目的としたH1埋め込みモデルについて述べる。このモデルは、製品検索のための語彙的手法と意味的埋め込みに基づく手法の利点を取り入れたハイブリッド製品検索システムのフレームワーク内の他の最先端(SoTA)埋め込みモデルと比較される。検索インデックスのための意味的にリッチな用語語彙を構築するためのアプローチを提案する。他のプロダクションセマンティックモデルと比較すると、H1は複数の単語の製品用語を1つのトークンとして処理できるため、提案手法と組み合わせている。例えば、検索クエリの"new balance shoes"や"gloria jeans children wear"というブランドエンティティは、"new balance"、"gloria jeans"という1つのトークンとして表現される。これにより、リコールに影響を与えることなくシステムの精度が向上する。提案したモデルを用いたハイブリッドサーチシステムは、mAP@12 = 56.1%、R@1k = 86.6%をWADSの公開データセットでスコアし、他のSoTAアナログを上回ります。

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