嵌入在检索中的应用称为基于嵌入的检索,简称EBR(Embedding-based Retrieval)。 简而言之,基于嵌入的检索(EBR)是一种使用嵌入来表示查询和文档,然后将检索问题转换为嵌入空间中的最近邻(NN)搜索问题的技术。 由于考虑的数据规模巨大,EBR 在搜索引擎中是一个具有挑战性的问题。 与通常每个会话考虑数百个文档的排名层...
MOPPR 魅力在于它的多目标样本构建,在这里反过来看,感觉京东2023 EBR 的论文有点像淘宝的MOPPR 了(都是电商场景) 对淘宝 2021《Embedding-based product retrieval in taobao search》中提到MGDSPR 进行优化 Poor relevance:指出原 MGDSPR 检索的item 相关性低于倒排索引的 Weak personalization:指出在 impression、cli...
Tune nprobe, num_clusters, and pq_bytes online to understand the real perf impact.虽然调优ANN离线算法和参数来得到一个合理的对性能 vs 召回的权衡的理解是十分重要的, 但我们发现更重要的是部署几个ANN在线算法和参数的配置以获得更好的对 从embedding-based检索到真正的系统的性能影响的理解。这对于离线调...
这里就比较好理解了,在query增加搜索者的city, region, country, and language等信息,在doc侧也增加相应的信息。 单纯增加location feature大约有2%的提升 Social embedding features 文章没有具体说细节,应该是使用GNN或者GCN的变种编码Facebook的社交网络作为预训练的emb 加上这个特征有1.77%的离线提升 损失函数 损失...
In the second stage, we propose an embedding-based graph convolutional neural network (E-GCN) model that assigns different weights to relations based on the aligned homogeneous entities in the first stage. Compared with other GCN-based models, the entity alignment (EA) accuracy of the E-GCN ...
This paper proposes the embedding-based Silhouette community detection (SCD), an approach for detecting communities, based on clustering of network node embeddings, i.e. real valued representations of nodes derived from their neighborhoods. We investigate the performance of the proposed SCD approach on...
3.unified embedding model比单纯的text embedding召回率提升16%以上,在fb垂直搜索中有文本特征、定位特征和社交特征。 4.文本特征使用character n-gram比word n-gram鲁棒性更好(如针对拼写错误的查询)。文本embedding在模糊匹配和选择匹配场景比传统布尔检索好。
Facebook将EBR(embedding-based retrieval)与传统的Boolean matching结合。也讨论了不同的优化tricks,ANN调参等等。总体来看,信息量很大,非常值得学习的一篇论文。 1. Introduction 以往search大多基于term matching,semantic matching是一个挑战(从语义的角度理解用户的搜索意图)。过去几年,深度学习取得了很大的成功,特征学...
论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(Temporal Knowledge Graph Completion, TKGC)的学习框架——Time-aware Incremental Embedding (TIE)。看框架名是提出了一种学习知识图嵌入的方法。增量学习是为了缓解模型在学习新增数据时产生的对过去所学的灾难性遗忘问题。
In our embedding-based scalable segmentation approach, we reduce the space complexity of the segmentation model's output from O(C) to O(1), propose an approximation method for ground-truth class probability, and use it to compute cross-entropy loss. The proposed approach is general and can be...