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NDCG@10
NDCG@10
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新的Shard方法增强了密集检索系统的隐私性
研究人员开发了一种名为Shard的新方法，以增强密集检索系统的隐私性。密集检索系统常用于语义搜索和检索增强生成（RAG）。Shard通过引入一种保留检索的嵌入转换来解决向量存储容易受到揭示底层文本的攻击的漏洞。这种转换将嵌入分割成用于初始检索的公共前缀和在密钥下分片的私有残差，然后使用CKKS进行重新排序以取消密钥并保持精确的内积。该系统旨在防止对齐攻击和去匿名化，提供几何防御而非加密保证。
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LLM标注数据提升电商搜索检索性能
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…
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混合编码评论损害孟加拉国电子商务推荐
一篇新研究论文探讨了孟加拉国电子商务平台个性化推荐的挑战，特别关注产品评论中使用的混合编码语言。该研究以 Daraz 孟加拉国的数据为基础，评估了各种推荐模型，发现基于物品的协同过滤是最稳定的方法。研究强调，孟加拉语（一种混合了孟加拉语和拉丁字母转写英语的语言）词汇的碎片化严重降低了推荐质量。