論文の概要: CSRM-LLM: Embracing Multilingual LLMs for Cold-Start Relevance Matching in Emerging E-commerce Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01566v2
• Date: Thu, 18 Sep 2025 13:42:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 15:20:15.427336
• Title: CSRM-LLM: Embracing Multilingual LLMs for Cold-Start Relevance Matching in Emerging E-commerce Markets
• Title（参考訳）: CSRM-LLM:新興Eコマース市場におけるコールドスタート関連マッチングのための多言語LLMの導入
• Abstract要約: 多言語大言語モデル(LLM)を用いたコールドスタート関連マッチングフレームワークを提案する。 本実験は,CSRM-LLMと提案手法の有効性を実証し,実世界の展開に成功し,オンライン上で大きな成果を上げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.671232183503133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As global e-commerce platforms continue to expand, companies are entering new markets where they encounter cold-start challenges due to limited human labels and user behaviors. In this paper, we share our experiences in Coupang to provide a competitive cold-start performance of relevance matching for emerging e-commerce markets. Specifically, we present a Cold-Start Relevance Matching (CSRM) framework, utilizing a multilingual Large Language Model (LLM) to address three challenges: (1) activating cross-lingual transfer learning abilities of LLMs through machine translation tasks; (2) enhancing query understanding and incorporating e-commerce knowledge by retrieval-based query augmentation; (3) mitigating the impact of training label errors through a multi-round self-distillation training strategy. Our experiments demonstrate the effectiveness of CSRM-LLM and the proposed techniques, resulting in successful real-world deployment and significant online gains, with a 45.8% reduction in defect ratio and a 0.866% uplift in session purchase rate.
• Abstract（参考訳）: グローバルなeコマースプラットフォームが拡大を続ける中、企業は人間のラベルやユーザーの行動に制限があるため、コールドスタートの課題に直面している新しい市場に参入している。 本稿では,Coupangでの経験を公開し,新興eコマース市場における関連性マッチングの競争力のあるコールドスタートパフォーマンスを提供する。 具体的には,多言語大言語モデル(LLM)を用いたCSRM(Cold-Start Relevance Matching)フレームワークを提案する。(1)機械翻訳タスクによるLLMの言語間変換学習能力の活性化,(2)クエリ理解の強化と検索に基づくクエリ強化によるeコマース知識の活用,(3)マルチラウンド自己拡張学習戦略によるラベルエラーのトレーニングの軽減,の3つの課題に対処する。 CSRM-LLMと提案手法の有効性を実証し,実世界の展開に成功し,45.8%の欠陥率,セッション購入率0.866%のアップリフトを実現した。

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