論文の概要: Generative Retrieval with Preference Optimization for E-commerce Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19829v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 07:30:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 14:16:02.181529
• Title: Generative Retrieval with Preference Optimization for E-commerce Search
• Title（参考訳）: 電子商取引検索のための選好最適化を用いた生成検索
• Authors: Mingming Li, Huimu Wang, Zuxu Chen, Guangtao Nie, Yiming Qiu, Guoyu Tang, Lin Liu, Jingwei Zhuo,
• Abstract要約: 我々は、好みを最適化した生成検索という、Eコマース検索のための革新的なフレームワークを開発する。 生の項目のタイトルを表すためにマルチスパン識別子を使用し、クエリからタイトルを生成するタスクを、クエリからマルチスパン識別子を生成するタスクに変換する。 実験の結果,本フレームワークは実世界のデータセット上での競合性能を実現し,オンラインA/Bテストはコンバージョンゲインの改善における優位性と有効性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.78829577915103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative retrieval introduces a groundbreaking paradigm to document retrieval by directly generating the identifier of a pertinent document in response to a specific query. This paradigm has demonstrated considerable benefits and potential, particularly in representation and generalization capabilities, within the context of large language models. However, it faces significant challenges in E-commerce search scenarios, including the complexity of generating detailed item titles from brief queries, the presence of noise in item titles with weak language order, issues with long-tail queries, and the interpretability of results. To address these challenges, we have developed an innovative framework for E-commerce search, called generative retrieval with preference optimization. This framework is designed to effectively learn and align an autoregressive model with target data, subsequently generating the final item through constraint-based beam search. By employing multi-span identifiers to represent raw item titles and transforming the task of generating titles from queries into the task of generating multi-span identifiers from queries, we aim to simplify the generation process. The framework further aligns with human preferences using click data and employs a constrained search method to identify key spans for retrieving the final item, thereby enhancing result interpretability. Our extensive experiments show that this framework achieves competitive performance on a real-world dataset, and online A/B tests demonstrate the superiority and effectiveness in improving conversion gains.
• Abstract（参考訳）: 生成検索は、特定のクエリに応答して、関連するドキュメントの識別子を直接生成することにより、文書検索に画期的なパラダイムを導入する。 このパラダイムは、特に表現と一般化の能力において、大きな言語モデルの文脈において、かなりの利点と可能性を示してきた。 しかし、簡単なクエリから詳細な項目タイトルを生成する複雑さ、言語順の弱い項目タイトルのノイズの存在、ロングテールクエリの問題、結果の解釈可能性など、Eコマースの検索シナリオにおいて大きな課題に直面している。 これらの課題に対処するため、我々は、優先最適化による生成検索と呼ばれる、Eコマース検索のための革新的なフレームワークを開発した。 このフレームワークは、自動回帰モデルとターゲットデータとを効果的に学習し、整列し、その後制約ベースのビームサーチにより最終項目を生成するように設計されている。 生のタイトルを表すためにマルチスパン識別子を使用し、クエリからタイトルを生成するタスクをクエリからマルチスパン識別子を生成するタスクに変換することにより、生成プロセスを簡素化することを目指している。 さらに、このフレームワークは、クリックデータを用いた人間の嗜好と整合し、最終項目を検索するためのキースパンを識別する制約付き検索手法を用いて、結果の解釈性を向上させる。 大規模な実験により,本フレームワークは実世界のデータセット上での競合性能を実証し,オンラインA/Bテストはコンバージョンゲインの改善における優位性と有効性を示す。

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