論文の概要: Discrimination Is Generation: Unifying Ranking and Retrieval from a Tokenizer Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14853v1
• Date: Thu, 14 May 2026 13:59:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.858367
• Title: Discrimination Is Generation: Unifying Ranking and Retrieval from a Tokenizer Perspective
• Title（参考訳）: 差別は生成する: トケナイザーの視点からランク付けと検索を統一する
• Authors: Shuli Wang, Junwei Yin, Changhao Li, Senjie Kou, Chi Wang, Yinqiu Huang, Yinhua Zhu, Haitao Wang, Xingxing Wang,
• Abstract要約: DIG (textbfDiscrimination textbfIs textbfGeneration) を提案する。 3つの公開ベンチマークと2つの産業データセットの実験は、DIGが同時にランク付け、検索、統合された検索レベルの品質を改善していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.332200648147863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic IDs (SIDs) define the generation space of generative recommendation and directly determine its personalization ceiling. However, existing tokenizers are trained independently with retrieval objectives, leaving personalization signals fully decoupled from the SID construction process -- a fundamental gap that causes generative retrieval to persistently lag behind discriminative ranking. In this paper, we rethink the essence of SIDs: \emph{ranking seeks argmax in item space while retrieval seeks argmax in token space; both are the same problem solved at different granularities.} Based on this insight, we propose \DIG (\textbf{D}iscrimination \textbf{I}s \textbf{G}eneration), which embeds the tokenizer inside a discriminative ranking model for end-to-end training -- the ranker naturally becomes a retrieval model, yielding two models from a single training run. \DIG is organized around a \emph{feature assignment taxonomy}: item-intrinsic static features are encoded into SIDs, user-item cross features (u2i) implicitly drive codebook boundaries toward recommendation decision boundaries during training, and an MLP$_\mathrm{u2t}$ distillation module approximates u2i at the token level for inference. Experiments on three public benchmarks and two industrial datasets demonstrate that \DIG simultaneously improves ranking, retrieval, and unified retrieval-ranking quality.
• Abstract（参考訳）: セマンティックID(SID)は、生成レコメンデーションの生成空間を定義し、そのパーソナライズ天井を直接決定する。 しかし、既存のトークンライザは検索目的と独立して訓練されており、個人化信号はSID構築プロセスから完全に分離されている。 本稿では、SIDの本質を再考する: \emph{ rank seeks argmax in item space while retrieve seeks argmax in token space; これらはどちらも異なる粒度で解決されたのと同じ問題である。 この知見に基づいて,エンド・ツー・エンド・トレーニングの識別的ランキングモデル内にトークン化子を埋め込んだ,DIG(\textbf{D}iscrimination \textbf{I}s \textbf{G}eneration)を提案する。 アイテム固有の静的特徴はSIDにエンコードされ、ユーザ-itemのクロスフィーチャ(u2i)は暗黙的にコードブック境界をトレーニング中の推奨決定境界に向かって駆動し、MLP$_\mathrm{u2t}$蒸留モジュールは推論のためのトークンレベルでu2iに近似する。 3つの公開ベンチマークと2つの産業データセットの実験は、 \DIGが同時にランク付け、検索、統一された検索品質を改善することを示した。

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