Transformer 在美团搜索排序中的实践
2023-09-13 17:12:08
人工智能技术赋能美团搜索排序
作为美团 App 中连接用户与商家至关重要的纽带，搜索排序策略在搜索链路中扮演着关键角色，对搜索展示效果产生着决定性的影响。
美团搜索目前采用多层排序流程，包括粗排、精排、异构排序等，旨在平衡效果和性能。其中，搜索核心精排策略依赖于 DNN 模型，美团搜索始终致力于探索前沿技术，以优化搜索排序效果。
近几年，Transformer 作为一种先进的神经网络模型，在自然语言处理领域取得了巨大的成功。美团搜索团队敏锐地洞察到 Transformer 在搜索排序中的潜力，积极投入研究，将 Transformer 技术应用于美团搜索排序中，取得了显著的效果提升。
Transformer 模型在搜索排序中的优势
Transformer 模型在搜索排序中的优势主要体现在以下几个方面：
- 强大的文本表示能力： Transformer 模型采用自注意力机制，能够对文本进行深入的特征提取，生成高维语义表示，充分捕获文本语义信息。
- 长距离依赖建模： Transformer 模型不受循环神经网络中循环连接的长度限制，可以有效捕捉文本中词语之间的长距离依赖关系，对于搜索排序中理解用户查询和候选文档之间的关联至关重要。
- 并行处理能力： Transformer 模型的并行处理能力极强，能够同时处理大量样本，有效提高模型训练和推理效率，满足搜索排序高并发、低延迟的要求。
Transformer 在美团搜索排序中的实践
美团搜索团队将 Transformer 模型应用于搜索核心精排策略中，并进行了深入的优化和创新，取得了以下成果：
1. 引入预训练模型： 团队利用海量的搜索日志数据预训练了大规模 Transformer 模型，该模型包含丰富的语义知识和文本特征提取能力。
2. 多模态融合： 除了文本信息，美团搜索还融合了多种模态数据，如图片、视频、评分等，Transformer 模型能够有效处理这些异构数据，进行综合语义建模。
3. 序列建模： 美团搜索将用户查询和候选文档视为序列，利用 Transformer 模型的序列建模能力，深入挖掘序列中词语之间的语义关联和交互作用。
效果提升
Transformer 模型在美团搜索排序中的实践取得了显著的效果提升：
- 相关性提升： 搜索结果与用户查询的关联性显著提升，用户满意度大幅提高。
- 排序效率： Transformer 模型的并行处理能力优化了排序效率，降低了排序延迟，提升了用户体验。
- 通用性增强： Transformer 模型展现出良好的通用性，能够应用于不同业务场景和不同类型查询，有效提升了搜索排序的整体效果。
总结与展望
美团搜索团队通过将 Transformer 技术应用于搜索排序，有效提升了排序效果，为用户提供了更加精准、高效的搜索体验。未来，团队将继续探索 Transformer 在搜索排序中的更多应用，例如多任务学习、弱监督学习等，进一步提升搜索排序的智能化水平和泛化能力，为用户打造更优质的搜索服务。
