論文の概要: HCMRM: A High-Consistency Multimodal Relevance Model for Search Ads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05822v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 09:07:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:29:02.799770
• Title: HCMRM: A High-Consistency Multimodal Relevance Model for Search Ads
• Title（参考訳）: HCMRM:検索広告のための高一貫性マルチモーダル関連モデル
• Authors: Guobing Gan, Kaiming Gao, Li Wang, Shen Jiang, Peng Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,広告システムにおけるランク付けの有効性を高めるために,クエリ・ツー・ビデオの関連性マッチングの改善に焦点をあてる。 これは、トレーニング前タスクと関連タスクの整合性を高めるために、シンプルだが効果的な方法を利用している。 提案手法はクアイシュ州検索広告システムに1年以上展開され、無関係広告の割合が6.1%減少し、広告収入が1.4%増加した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.61722566941537
• License:
• Abstract: Search advertising is essential for merchants to reach the target users on short video platforms. Short video ads aligned with user search intents are displayed through relevance matching and bid ranking mechanisms. This paper focuses on improving query-to-video relevance matching to enhance the effectiveness of ranking in ad systems. Recent vision-language pre-training models have demonstrated promise in various multimodal tasks. However, their contribution to downstream query-video relevance tasks is limited, as the alignment between the pair of visual signals and text differs from the modeling of the triplet of the query, visual signals, and video text. In addition, our previous relevance model provides limited ranking capabilities, largely due to the discrepancy between the binary cross-entropy fine-tuning objective and the ranking objective. To address these limitations, we design a high-consistency multimodal relevance model (HCMRM). It utilizes a simple yet effective method to enhance the consistency between pre-training and relevance tasks. Specifically, during the pre-training phase, along with aligning visual signals and video text, several keywords are extracted from the video text as pseudo-queries to perform the triplet relevance modeling. For the fine-tuning phase, we introduce a hierarchical softmax loss, which enables the model to learn the order within labels while maximizing the distinction between positive and negative samples. This promotes the fusion ranking of relevance and bidding in the subsequent ranking stage. The proposed method has been deployed in the Kuaishou search advertising system for over a year, contributing to a 6.1% reduction in the proportion of irrelevant ads and a 1.4% increase in ad revenue.
• Abstract（参考訳）: 検索広告は、ショートビデオプラットフォームでターゲットユーザーにリーチするためには不可欠である。 ユーザ検索意図に沿ったショートビデオ広告は、関連マッチングと入札ランキング機構を介して表示される。 本稿では,広告システムにおけるランク付けの有効性を高めるために,クエリ・ツー・ビデオの関連性マッチングの改善に焦点をあてる。 最近のビジョン言語事前学習モデルは、様々なマルチモーダルタスクにおいて有望であることを示す。 しかし、クェリ-ビデオ関連タスクへのそれらの貢献は、クェリのトリプレット、ビジュアル信号、およびビデオテキストのモデリングとは異なるため、制限されている。 さらに,従来の関連モデルでは,二進的クロスエントロピー微調整目標とランキング目標との相違が主な原因で,ランク付け能力に限界がある。 これらの制約に対処するため,我々はHCMRM(High-Consistency Multimodal Relevance Model)を設計する。 これは、トレーニング前タスクと関連タスクの整合性を高めるために、シンプルだが効果的な方法を利用している。 具体的には、事前学習フェーズにおいて、視覚信号とビデオテキストの整列とともに、ビデオテキストから擬似クエリとして複数のキーワードを抽出し、トリプルト関連モデリングを行う。 微調整フェーズでは,正試料と負試料の区別を最大化しながらラベル内の順序を学習できる階層型ソフトマックスロスを導入する。 これにより、その後のランキング段階における関連性と入札の融合ランキングが促進される。 提案手法はクアイシュ州検索広告システムに1年以上展開され、無関係広告の割合が6.1%減少し、広告収入が1.4%増加した。

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