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  1. TOOL · CL_107686 ·

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    研究人员开发了一种新颖的方法,用于为密集检索模型生成高质量的训练数据,特别适用于电子商务赞助搜索。该方法利用多个检索系统之间的分歧来创建结构化训练信号,包括易正例、难正例和难负例。该系统结合了多通道检索挖掘、用于分级相关性标注的校准三模型级联,以及使用超过2.4亿个示例的渐进式课程训练策略。当在Walmart的赞助搜索上部署时,训练的BERT模型表现出显著的改进,包括NDCG@10提升5.1%,减少了令人尴尬的检索,并在A/B测试中对…