Автор: Денис Аветисян
Новый подход к обучению текстовых представлений позволяет значительно улучшить качество поиска и увеличить доход на площадках онлайн-обмена, ориентированных на японский рынок.
В статье рассматривается применение доменно-специфичного обучения текстовых представлений, включая Matryoshka Representation Learning и Multiple Negatives Ranking, для повышения релевантности поиска на C2C платформах.
Поиск релевантных товаров в онлайн-площадках формата «от потребителя к потребителю» осложняется краткими запросами, неструктурированными описаниями и высокими требованиями к производительности. В данной работе, ‘Towards Better Search with Domain-Aware Text Embeddings for C2C Marketplaces’, исследуется подход к улучшению качества поиска на японской платформе Mercari посредством адаптации текстовых вложений к специфике домена. Эксперименты показали, что тонкая настройка моделей вложений на данных о покупках и использование техники Matryoshka Representation Learning значительно повышают релевантность и эффективность поиска. Возможно ли дальнейшее расширение данной методологии для создания более интеллектуальных и персонализированных систем поиска в эпоху больших языковых моделей?
Вызов Семантического Понимания в Электронной Коммерции
Традиционные методы поиска, основанные на ключевых словах, испытывают значительные трудности при обработке нюансов в запросах пользователей и описаниях товаров на японском C2C-маркетплейсе. Это связано с особенностями японского языка, где один и тот же предмет может быть описан множеством синонимов и перифразов, а контекст играет решающую роль в понимании смысла. Простой поиск по ключевым словам часто не способен уловить эти тонкости, что приводит к нерелевантным результатам и снижению удовлетворенности пользователей. В частности, не учитывается влияние грамматических частиц и порядка слов, которые существенно влияют на значение фразы. В результате, даже если запрос содержит ключевые слова, соответствующие товару, система может не распознать истинное намерение пользователя и предложить неподходящие варианты.
С ростом популярности онлайн-коммерции и, в частности, японских C2C-платформ, запросы пользователей становятся все более сложными и детализированными. Особенно это заметно в так называемых “длинных запросах” — фразах, содержащих несколько ключевых слов и описывающих конкретные потребности. Традиционные методы поиска, основанные на простом сопоставлении ключевых слов, зачастую не способны уловить нюансы смысла в таких запросах, что приводит к нерелевантным результатам. Для эффективной обработки этих сложных запросов необходим принципиально новый подход к определению семантической схожести, способный учитывать контекст, синонимы и взаимосвязи между словами, чтобы точно соответствовать намерениям пользователя и предлагать наиболее подходящие товары.
Существующие методы поиска в электронной коммерции зачастую не способны уловить тонкие взаимосвязи между предлагаемыми товарами и истинными намерениями пользователя. Это связано с тем, что традиционные алгоритмы опираются на прямое совпадение ключевых слов, игнорируя контекст, синонимы и подразумеваемые потребности. Например, запрос “красивое платье на выпускной” может быть интерпретирован просто как поиск слов “красивое”, “платье” и “выпускной”, упуская из виду, что пользователь ищет вечернее платье определенного стиля и ценовой категории. В результате, релевантность поисковой выдачи снижается, что приводит к неудовлетворенности покупателей и снижению конверсии, поскольку пользователю приходится просматривать множество нерелевантных предложений для нахождения подходящего товара.
Построение Доменно-Ориентированных Текстовых Представлений
Для повышения релевантности поиска на японских C2C платформах мы предлагаем использовать доменно-ориентированные текстовые представления (Domain-Aware Text Embeddings), адаптированные к специфике этой торговой площадки. В отличие от универсальных моделей, эти представления учитывают лингвистические особенности японского языка, распространенные паттерны запросов пользователей и характеристики предлагаемых товаров. Это позволяет более точно моделировать семантическую близость между запросами и объявлениями, что ведет к улучшению ранжирования результатов поиска и повышению конверсии. При разработке данных представлений учитываются такие факторы, как преобладание кратких запросов, использование специфической терминологии и акцент на визуальные характеристики товаров.
Для создания домен-специфичных текстовых представлений используется подход, включающий добавление префиксов, отражающих асимметрию между поисковыми запросами пользователей и описаниями товаров на японской платформе C2C. Данная методика позволяет моделировать разницу в формулировках: пользователи оперируют более свободными и разговорными выражениями в запросах, в то время как описания товаров, как правило, более структурированы и содержат специфические ключевые слова. Использование префиксов «запрос-товар» позволяет учитывать эту асимметрию и создавать более релевантные векторные представления, улучшающие качество поиска и рекомендаций.
Для повышения эффективности вычислений используется метод ‘Matryoshka Representation Learning’, позволяющий усекать векторные представления без существенной потери точности. В ходе экспериментов было установлено, что применение данного метода обеспечивает почти двукратное увеличение производительности по сравнению с базовым методом понижения размерности — PCA (Principal Component Analysis). Суть метода заключается в построении вложенных представлений, что позволяет последовательно уменьшать размерность вектора, сохраняя при этом наиболее важную информацию для последующих задач, таких как поиск и ранжирование.
Валидация Семантической Схожести и Производительности Поиска
Для оценки семантического качества полученных векторных представлений (embeddings) использовался бенчмарк STS (Semantic Textual Similarity). Результаты показали улучшенную корреляцию с оценками семантической близости, выставленными людьми-экспертами. Достигнутый коэффициент корреляции Пирсона составил rr = 0.8648, а коэффициент корреляции Спирмена — ρ = 0.8188. Важно отметить, что данная оценка проводилась с использованием полных размерностей векторных представлений, без применения методов снижения размерности.
Гибридная система поиска, комбинирующая лексическое сопоставление с семантической похожестью, основанной на доменно-специфичных эмбеддингах, демонстрирует превосходство над традиционными методами. При оценке производительности было зафиксировано увеличение метрики nDCG@k на 7.6
Интеграция модели “Learning-to-Rank” с гибридным поиском позволила эффективно ранжировать элементы, отдавая приоритет наиболее релевантным запросам пользователей. Оценка эффективности показала прирост в +6.7
В процессе разработки системы мы намеренно отказались от применения методов понижения размерности, таких как ‘PCA’ (Principal Component Analysis). Экспериментальные данные показали, что использование PCA приводит к снижению точности семантического поиска. Хотя PCA позволяет уменьшить вычислительные затраты и объем памяти, необходимый для хранения векторов, снижение размерности неизбежно приводит к потере информации, критически важной для точного определения семантической близости. Сохранение полной размерности векторных представлений является приоритетным для обеспечения высокой точности семантического сопоставления и, как следствие, повышения качества поиска.
Реальное Влияние и Перспективы Развития
Проведенное онлайн A/B-тестирование на реальном трафике торговой площадки подтвердило, что разработанные с учетом специфики предметной области векторные представления значительно повышают релевантность поисковой выдачи и вовлеченность пользователей. Результаты показали статистически значимое увеличение показателя Average Revenue Per User (ARPU) на 0.92
Для повышения точности определения релевантных товаров в поисковых запросах, модель обучалась на данных о совершенных покупках. Использовался метод “Multiple Negatives Ranking”, который позволяет более эффективно различать полезные и бесполезные результаты. Суть метода заключается в том, что при обучении модели, наряду с положительными примерами (фактически приобретенными товарами), рассматривается сразу несколько негативных примеров — товаров, которые пользователь просмотрел, но не купил. Это позволило модели лучше понимать предпочтения пользователей и более точно ранжировать результаты поиска, выделяя действительно релевантные предложения.
Исследование демонстрирует значительный потенциал улучшения пользовательского опыта и увеличения продаж на японском C2C-маркетплейсе. Внедрение разработанного подхода позволило добиться заметного снижения показателя ранжирования элементов при нажатии (-0.65
Перспективы развития данной технологии простираются далеко за пределы текущего применения в японском C2C-маркетплейсе. Предстоящие исследования направлены на адаптацию и расширение методов создания доменно-ориентированных векторных представлений для обработки информации на других языках и в различных сферах электронной коммерции. Успешная реализация этих задач позволит значительно улучшить релевантность поиска и пользовательский опыт в широком спектре онлайн-платформ, повысив эффективность и прибыльность для продавцов и покупателей. Ожидается, что данная методология окажет существенное влияние на развитие систем рекомендаций и алгоритмов ранжирования в глобальном масштабе, открывая новые возможности для персонализированного взаимодействия с пользователем.
Исследование демонстрирует, что адаптация текстовых представлений к специфике предметной области, в данном случае, японской платформы C2C, критически важна для повышения релевантности поиска. Подобный подход, с использованием Matryoshka Representation Learning и методов ранжирования Multiple Negatives Ranking, позволяет существенно улучшить качество извлечения информации и, как следствие, увеличить доход платформы. Тим Бернерс-Ли однажды заметил: «Данные должны быть открытыми и связаны, чтобы люди могли их использовать». Эта фраза перекликается с идеей о необходимости тонкой настройки моделей представления данных для конкретных задач, ведь только тогда информация станет действительно полезной и доступной для пользователей.
Куда Дальше?
Без точного определения задачи любое решение — шум. В представленной работе продемонстрировано улучшение качества поиска в специфической нише электронной коммерции. Однако, следует признать, что достигнутое улучшение — лишь следствие применения существующих методов к конкретному набору данных. Истинная проверка подхода потребует его воспроизводимости на принципиально различных доменах и языках. Необходимо строгое математическое обоснование эффективности предлагаемых модификаций, а не просто эмпирическое подтверждение на тестовых примерах.
Особое внимание следует уделить проблеме обобщения. Представленные методы, вероятно, чувствительны к особенностям японского языка и структуры данных конкретной торговой площадки. Крайне важно разработать алгоритмы, устойчивые к изменениям в данных и не требующие повторной тонкой настройки для каждого нового домена. Простое увеличение объема обучающих данных не является решением; необходима элегантная математическая модель, способная к абстракции и обобщению.
В конечном счете, цель — не просто улучшить метрики поиска, а создать алгоритмы, способные к пониманию смысла запроса и предложения релевантных результатов. До тех пор, пока это остается недостижимым, любые улучшения останутся лишь косметическими. Истинная элегантность кода проявляется в его математической чистоте, а не в количестве релевантных объявлений, выданных пользователю.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21021.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Квантовый сенсор: Оптимизация для быстрых и точных измерений
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных
- Квантовый взрыв: Разговор о голосах и перспективах
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний
2025-12-27 22:15