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Vivek Kanojiya
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Apple TV搜索系统使用混合嵌入来增强个性化
Apple的机器学习研究团队为Apple TV搜索开发了一个个性化系统，该系统可以增强增量搜索结果。该系统结合了基于文本和基于ID的嵌入，分别使用对比学习和交互数据进行训练。当集成到XGBoost ranker中时，这种混合方法显著提高了NDCG@10和MRR等指标，特别是对于模糊、短前缀查询和具有广泛观看历史记录的用户。在线实验证实了这些改进，提高了点击率和转化率。
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Apple Music 通过多语言语义检索系统增强搜索功能
Apple 的机器学习研究团队为 Apple Music 搜索开发了一个新的多语言语义检索系统。该系统基于从 GTE-multilingual-base 微调而来的 3.05 亿参数双编码器构建，显著提高了拼写错误、音译和跨语言查询的搜索召回率。该系统在全球范围内部署后，转化率提升了 2.28%，无结果率降低了 86%，尤其是在不太常见的“长尾”查询方面取得了显著增长。