基于商空间的赞助搜索关键词检索
信息检索
2021-05-27 v1 机器学习
摘要
自主要搜索引擎将精确匹配产品的匹配要求放宽至同义级别以来，同义关键词检索已成为赞助搜索中的一个重要问题。由于查询与关键词之间的同义关系极为稀疏，传统信息检索框架在此场景下效率低下。本文提出一种新颖的基于商空间的检索框架来解决该问题。将关键词间的同义关系视为数学等价关系，我们可将同义关键词压缩为一个代表词，相应的商空间将大幅缩减关键词库规模。随后直接在查询与关键词代表词之间进行基于嵌入的检索。为缓解基于商空间检索的语义鸿沟，采用单一语义孪生模型来同时检测关键词—关键词与查询—关键词的同义关系。实验表明，采用我们的基于商空间检索方法，同义关键词检索在内存开销与召回效率方面均有显著提升。该方法已成功部署于百度的在线赞助搜索系统，并带来了营收的显著增长。
引用
@article{arxiv.2105.12371,
title = {Quotient Space-Based Keyword Retrieval in Sponsored Search},
author = {Yijiang Lian and Shuang Li and Chaobing Feng and YanFeng Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12371},
year = {2021}
}