一般来说,搜索引擎包括一个召回层(recall layer),其目标是以低延迟和低计算成本检索相关文档,通常称为检索(retrieval),以及一个精度层(precision layer),其目标是通过更复杂的算法或模型将最符合用户需求的文件排在最前面,通常称为排名(ranking)。虽然嵌入可以应用于两个层,但它在召回层通常有更多机会发挥作用,因为...
学习的embeddings可以用于query和documents的特征应用到搜索引擎的多阶段。 搜索引擎包含recall(a recall layer targeting to retrieve a set of relevant documents in low latency and computational cost, usually called retrieval)和precision(a precision layer targeting to rank the most desired documents on the to...
淘宝《Multi-Objective Personalized Product Retrieval in Taobao Search》(2022) 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 MGDS...
虽然嵌入可以应用于两个层,但它通常有更多机会利用检索层中的嵌入,因为它位于系统的底部,这通常是瓶颈。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...
In this blog, we will describe how we developed an embedding-based retrieval (EBR) system to solve these challenges and improve the performance of the Spotlight video recommendation system. The system has been playing an important role in the whole ranking pipeline to meet personalization and laten...
尽管基于嵌入的检索(embedding-based retrieval ,EBR)已经在网络搜索引擎中应用多年,但Facebook的搜索仍然主要基于布尔匹配模型。在本文中,我们讨论了将EBR应用到Facebook搜索系统的技术。本文介绍了为建模用于个性化搜索的语义嵌入而开发的统一嵌入框架,并在一个典型的基于inverted索引的搜索系统中提供基于嵌入的检索服务。
In embedding-based retrieval, Approximate Nearest Neighbor (ANN) search enables efficient retrieval of similar items from large-scale datasets. While maximizing recall of relevant items is usually the goal of retrieval systems, a low precision may lead to a poor search experience. Unlike lexical retr...
Methods, systems, and apparatus including computer programs encoded on a computer storage medium, for retrieving image search results using embedding neural network models. In one aspect, an image search query is received. A respective pair numeric embedding for each of a plurality of image - ...
背景 这是Facebook应用在社交搜索召回上的一篇论文,与传统搜索场景(google,bing)不同的是,fb这边通常需要更加考虑用户的一些画像,比如位置,社交关系等。举个例子:fb上有很多John Smith,但用户使用查询“John Smith”搜索的实际目标人很可能是他们的朋友或熟人。 或者
Embedding-based Retrieval in Facebook Search 2020.7 Facebook Brief summary: Text的boolean match不能解决语义匹配问题,引入embedding。(EBR) 双塔模型:query embedding;document embedding; hinge_loss 三元组作为训练样本