译者注:这个[13]引用在文中反复出现,文章引用是Bhaskar Mitra and Nick Craswell. 2018. An Introduction to Neural Information Retrieval. Foundations and Trends® in Information Retrieval 13, 1 (December 2018), 1–126. 后面我也会做相应的翻译和解读(又开了一个坑……) 为了在 Facebook 搜索中部署基...
同时作者指出,把text feature进行emb化相对于之前Boolean term matching的做法,在模糊文本匹配,以及不规则输入上有比较明显的优势。 Location features 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 embedd...
Search is a multi-stage ranking system where retrieval is the first stage, followed by various stages of ranking and filtering models. To wholly optimize the system to return those new good results and suppress those new bad results in the end, we performed later-stage optimization. In particul...
语义嵌入通常被表述为信息检索中的文本嵌入问题,但对于Facebook搜索来说是不够的。Facebook搜索是一种个性化搜索引擎,它不仅考虑文本查询,还考虑搜索任务中搜索者的信息和上下文,以满足用户的个性化信息需求。以人名搜索为例,虽然Facebook上可能有数千个名为“John Smith”的用户资料,但用户用“John Smith”查询的实际...
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
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。
Embedding-based Retrieval in Facebook Search 文献翻译,Embedding-basedRetrievalinFacebookSearch摘要:在Facebook等社交网络中进行搜索与经典网络搜索相比面临不同的挑战:除了查询文本之外,考虑搜索者的
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...
Implementation of unified embedding model from Embedding-based Retrieval in Facebook Search. - GitHub - liyinxiao/UnifiedEmbeddingModel: Implementation of unified embedding model from Embedding-based Retrieval in Facebook Search.
今天分享的是 Facebook 发表在 KDD 2020 上的推荐论文《Embedding-based Retrieval in Facebook Search》 1. 背景 不同于传统的网络搜索,社交网络上的检索问题不仅仅关注于 query 的文字信息,还要关注于个人的上下文信息以及用户画像。(例如在 Facebook 场景中搜索 “John Smith”,在 Facebook 上可能有成千上万个...