语义模型在小红书社区搜索的应用.pdf

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3、语义模型在搜索的应用-召回 向量召回神经网络Query特征用户特征ANN引擎：online inference语义模型在搜索的应用-召回 召回聚合语义模型在搜索的应用-排序融合分数（LTR）查询词理解内容质量相关性时效性个性化多样性、业务规则（PostRank）排序结果语义模型在搜索的应用-相关性相关性打分融合模型文本相关性图片相关性视频相关性匹配类特征OUTLINE 小红书搜索的问题是什么 语义模型在搜索的应用 语义模型的训练与评估语义模型的训练与评估语义模型的训练与评估-文本BERTBERT?1?1?1?1?2?1?1MLMMLMstage1:preTraintask:MLMmodel:n

4、-layer transformerdata:文本数据training:unsupervised语义模型的训练与评估-文本BERTBERT?1?1?1?1?2?1?1MLMMLMstage1:preTraintask:MLMmodel:n-layer transformerdata:文本数据training:unsupervisedBERT?1?1?1?1?2?1?1BCEstage2:postPreTraintask:BCE(nsp)model:n-layer transformerdata:用户数据training:supervised语义模型的训练与评估-文本BERTBERT?1?1?1

5、?1?2?1?1MLMMLMstage1:preTraintask:MLMmodel:n-layer transformerdata:文本数据training:unsupervisedBERT?1?1?1?1?2?1?1BCEstage2:postPreTraintask:BCE(nsp)model:n-layer transformerdata:用户数据training:supervisedBERT?1?1?1?1?2?1?1regressionstage3:fineTunetask:regression(MSE)model:n-layer transformerdata:标注数据train

6、ing:supervised语义模型的训练与评估-在线推理 蒸馏：soft-label 摘要 query-dependent extractive summary head-n important sentences max length 256-160 量化 fp16 embedding&layer-norm保留fp32语义模型的训练与评估-在线推理 训练 Megatraon-LM+Tensorflow 多机多卡；3D-Parallel(data/tensor/pipeli