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...
搜索者的社交图谱是上下文的一个组成部分,也是Facebook搜索的一个独特方面。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...
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
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...
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
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...
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 - ...
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。
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...
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...