Sökmotorerna utgör en av de mest populära webbtjänsterna och besöks dagligen av mer än 85 % av internetanvändarna. Annonsörer är intresserade av att utnyttja denna stora affärspotential, eftersom mycket tydlig avsikt signal kommuniceras genom en utfärdad fråga möjliggör effektiv målinriktning av användare. Denna idé förkroppsligas i en sponsrad sökmodell, där varje annonsör upprätthåller en lista över nyckelord som de anser vara vägledande för ökad svarsfrekvens hos användarna när det gäller deras verksamhet. Enligt denna målinriktad modell, när en fråga utfärdas alla annonsörer med ett matchande sökord skrivs in i en auktion enligt det belopp de bjuder för frågan och vinnaren får visa sin annons. En av de största utmaningarna är att en fråga kanske inte matchar många sökord, vilket resulterar i lägre auktionsvärde, lägre annonskvalitet och förlorade intäkter för annonsörer och förlag. Möjlig lösning är att expandera en fråga till en uppsättning relaterade frågor och använda dem för att öka antalet matchade annonser, kallas fråga omskrivning. I detta syfte föreslår vi omskrivningsmetod baserad på en ny frågebäddsalgoritm, som tillsammans modellerar frågeinnehåll samt dess sammanhang i en sökningssession. Som ett resultat, semantiskt liknande frågor kartläggs i vektorer nära i inbäddningsutrymmet, vilket gör det möjligt att utöka en fråga via enkel K-nearest granne sökning. Metoden tränades på mer än 12 miljarder sessioner, en av de största corpus rapporterade hittills, och utvärderades både på offentliga TREC data uppsättning och en egen sponsrad sökdata uppsättning. Resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt överträffade den nuvarande toppmoderna tekniken, vilket i hög grad visar på dess fördelar och ekonomiska potential.
I en liknande anda av forskning, REF antog ord inbäddningar till uppgiften att fråga om skriva för en bättre matchning mellan frågor och nyckelord som annonsörer in i en auktion.
Context- and Content-aware Embeddings for Query Rewriting in Sponsored Search
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}