論文の概要: Multimodal semantic retrieval for product search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07365v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 14:34:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:26:23.964141
• Title: Multimodal semantic retrieval for product search
• Title（参考訳）: 商品検索のためのマルチモーダル意味検索
• Authors: Dong Liu, Esther Lopez Ramos,
• Abstract要約: プロダクトイメージは、e-commence検索のインタラクションに不可欠であり、製品探索において顧客にとって重要な要素である。 商品の純文表現とは対照的に,e-commence searchにおける商品項目のマルチモーダル表現を構築した。 商品のマルチモーダル表現スキームは,セマンティック検索における購入リコールや関連精度の向上を示すことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.185573921868495
• License:
• Abstract: Semantic retrieval (also known as dense retrieval) based on textual data has been extensively studied for both web search and product search application fields, where the relevance of a query and a potential target document is computed by their dense vector representation comparison. Product image is crucial for e-commence search interactions and is a key factor for customers at product explorations. But its impact for semantic retrieval has not been well studied yet. In this research, we build a multimodal representation for product items in e-commerece search in contrast to pure-text representation of products, and investigate the impact of such representations. The models are developed and evaluated on e-commerce datasets. We demonstrate that a multimodal representation scheme for a product can show improvement either on purchase recall or relevance accuracy in semantic retrieval. Additionally, we provide numerical analysis for exclusive matches retrieved by a multimodal semantic retrieval model versus a text-only semantic retrieval model, to demonstrate the validation of multimodal solutions.
• Abstract（参考訳）: テキストデータに基づくセマンティック検索(密集検索とも呼ばれる)は、Web検索と製品検索の両方の分野で広く研究されており、クエリと潜在的対象文書の関連性は、その密集ベクトル表現比較によって計算されている。 プロダクトイメージは、e-commence検索のインタラクションに不可欠であり、製品探索において顧客にとって重要な要素である。 しかし、セマンティック検索に対するその影響は、まだ十分に研究されていない。 本研究では,e-commerece検索において,商品の純文表現とは対照的に,商品のマルチモーダル表現を構築し,そのような表現の影響について検討する。 モデルはEコマースデータセット上で開発および評価される。 本研究では,商品のマルチモーダル表現方式が,セマンティック検索における購入リコールや関連精度の向上を示すことを示す。 さらに,マルチモーダルなセマンティック検索モデルとテキストのみのセマンティック検索モデルとで検索された排他的マッチングの数値解析を行い,マルチモーダルなソリューションの有効性を実証する。

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