SIGIR 2019 eBay高精度召回任务挑战赛冠军团队DeepBlueAI技术分享

作者丨罗志鹏

单位丨深兰北京AI研发中心

近日，SIGIR 2019 eBay 数据挑战赛结果出炉，这次赛题是 eBay 搜索集团组织的高精度召回任务。由来自深兰科技北京 AI 研发中心的 DeepBlueAI 团队斩获冠军，本文带来该团队在竞赛中技术细节分享。

背景介绍

ACM SIGIR 是国际计算机学会主办的信息检索领域的最重要学术会议。SIGIR 专注于信息存储、检索和传播的各个方面，包括研究战略、输出方案和系统评估。今年， 第 42 届 SIGIR 会议于 2019 年 7 月 21 日至 25 日在法国巴黎举行。

团队成绩

在 eBay SIGIR 2019 电子商务搜索挑战——高精度召回任务中，DeepBlueAI 团队荣获冠军，排名如下：

赛题介绍

本次比赛是由 eBay 搜索组组织的高精度召回任务。本次挑战针对的是电子商务搜索中的常见问题：展示非相关性排序时要显示的项目。用户通常按非相关性的维度进行排序，例如流行度、评论得分、价格等。

本次比赛的重点在于：使用非相关性排序时找到应该召回的内容。比赛数据集包括大约 90 万条来自 eBay 收藏类别中的特定字段，以及与收藏类别相关的 150 个热门搜索查询短语。每条数据带有商品标题，价格，分类目录和相应图像网址的 URL。参赛选手要合理运用数据集材料，来判断查询短语和文档是否相关。

评测指标

使用 150 个查询短语的平均 F1-score 作为本次竞赛的主要性能指标。得分越高代表模型性能越好。

题目特点

在这次比赛中，主要有以下难点：

1. 数据量大

原始数据集共约 90 万字段，150 个查询短语，两两组合即要预测约 1 亿 3 千万个 (document, query) 对是否相关。

2. 匹配难度大

给定的 query 长度短，一般为 2-3 个专业性英文单词，最长的不超过 6 个词，匹配难度较大，对建模挑战较大。

3. 训练集小，调优难

在约 1 亿 3 千万条 (document, query) 中只有 6 万余条数据作为训练集，其余部分全部需要给出预测结果。此外，150 个 query 中每个 query 的训练集数据量差异很大，需要对 average-f1 指标进行优化处理。

特征工程

我们通过 LightGBM 模型来验证特征效果。特征分三部分构成，第一部分是对 query 做基础属性特征；第二部分是对商品做基础属性特征；第三部分就是对 query 与商品做组合特征。

在所有的特征当中，query 与 title 的句向量以及在句向量的基础上再做的特征对效果影响较大。我们针对这点尝试了不同的文本，单词处理方法与不同的词向量训练方法去生成 query 与 title 的句向量。

query基础属性特征

• query 单词的个数，query 数字的个数；

• query 的形容词占比与名词占比；

• query 的语义向量。

商品基础属性特征

• title 单词的个数，title 数字的个数；

• title 的形容词占比与名词占比；

• 商品类别的 hash 值（5 列），商品类别是逐级递减的，最多 5 级，下一个类别是上一个的子集；

• 最后一列商品类别的 hash 值；

• 最后一列商品类别的 value_counts；

• 价格分箱，一个查询可能搜索出价格差异较大的两个商品，价格分箱能体现出这两个商品的差异；相比直接把价格做特征，价格分箱能把两个价格相近的商品归为一类。下图是商品的价格分布，可以看出价格分布差异较大，而做完价格分箱后，能弱化这种差异，价格分布都很集中。

查询关键词与商品组合特征

• title 句向量与 query 句向量的差值与点积；

• title 句向量与 query 句向量的的相似度，相似度计算包括 cosine, cityblock, canberra；

• query 单词与 cate 单词相同的个数；query 单词与 title 单词相同的个数；

• 使用 fuzzywuzzy 计算字符的编辑距离；使用 fuzzywuzzy 计算单词的编辑距离；

• title 单词数与 query 单词数的差值与比值；

• 价格分箱针对 query，与直接用价格分箱相比，对每个 query 分别做分箱，能使每个 query 的价格分箱互不干扰；

• BM25 计算 query 与 title 的相关性分数。BM25 算法通常用来作搜索相关性评分。其主要思想为：对 query 进行语素解析，生成语素 qi；然后，对于每个商品 title D，计算每个语素 qi 与 D 的相关性得分，最后，将 qi 相对于 D 的相关性得分进行加权求和，从而得到 Query 与 D 的相关性得分。

BM25 算法的一般性公式如下：

不同的单词文本预处理方法

• 把句子里的标点与分隔符去掉，并转成小写；

• 把句子里的标点与分隔符去掉，提取词干并转成小写；

• 不去特殊字符，直接用空格分隔，转成小写。

句向量的生成

• 用预处理好的 title 与 query 训练使用 word2vec 来生成词向量，然后生成句向量，虽然总语料库数据量小，但是使用它们训练得出的词向量更能体现出该数据的特性，同时也能覆盖到更多的词；

• 用 google 已经预训练好的词向量来生成句向量。

实验模型

在本次比赛中，我们实验了几种经典的文本相似度匹配、自然语言推理模型，包括 CNN, BiGRU,decomposable attention, ESIM 等，其中效果最好的是 ESIM。

我们最好的单模型是在 ESIM 中引入我们构造的特征，这部分特征我们称做  dense feature。

在实验中发现把 dense feature 和 nn 模型某一层直接 concat 的效果并不好，我们参考了 product neural network 概念以及 LSTM 中的 Gate 设计，我们把 dense feature 做为 gate 来使用，使用中我们把 dense feature 经过全连接层得到和子模型维度一样的表示向量，然后加上 sigmoid 激活函数，再进行 element-wise-multiplication，这样 dense feature 就可以控制子模型的信息流通，通过实验发现这样的结构在各个子模型上都能够得到较大提升。

优化后的 Gate-ESIM 模型结构如下：

效果优化

考虑到不同的 query 的训练数据量和分布都有些不同，并不一定都使用 0.5 作为正负例的划分阈值。所以我们可以调整每个 query 预测出来概率的正负例划分阈值，来优化 Average F1-Score。

相对于测试集，训练集的数量较少，为了让调整阈值后的结果更稳定，我们选择对训练集进行 10 折交叉验证，每折用 10 个不同的种子分别训练得到 10 个模型，然后把预测结果取平均。同样，对测试集预测时，用全量训练集用 10 个不同的种子分别训练得到 10 个模型，然后预测结果取平均。

在搜索阈值时，我们以优化 10 折交叉验证结果上的得分为目标。之后将 10 折交叉验证上搜到的阈值用于测试集。并且考虑到训练集中有些 query 数量较少，二分类的阈值微调后对验证集的分数会影响很大，所以我们选择只对训练集中样例数大于 120 的 query 调整阈值，数量约为整体的 81.3%。

这种优化方法虽然会在本地数据集上出现轻微的过拟合，但线上测试集也得到的较大提升，对我们后期的提分也是至关重要的。

实验结果

▲ 注: local最好的结果E没有来得及提交

从实验结果来看基于我们构造的特征的 LightGBM 模型在 Ave-F1 指标上也取得了 0.7521 的成绩，也能在榜单中排名前列，证明我们在特征工程上做了很多有效的特征。

经过参数调优的 ESIM [1] 模型在 Ave-F1 指标上也取得了非常好的效果，同时我们通过初始化预训练词向量和采用门限机制的 Gate-ESIM 的效果得到进一步提升。我们使用多种子 10 折交叉验证的方法在 local 搜索阈值对 Ave-F1 进行调优，经过这一步优化后的结果线上成绩达到 0.7731，提升非常明显。

最后我们对 Decomposable AttentionModel [2] 模型也进行了优化，最后和优化后的 Gate-ESIM 模型进行融合，在 local 效果上再次提升了千分之 5 左右，因结束时间理解有误未能提交到线上。

Poster

工作总结

• 提出了一种用 dense feature 做 gate 的网络结构，使得原有的模型得到较大提升；
  

• 对正负例划分阈值进行优化来提升评测指标效果。我们采用在 local 结果上进行阈值搜索的方式来优化评测指标，为了使得搜索到的阈值更稳定可靠，我们采用 10 折交叉验证并结合多 seed 的方式获取 local 预测结果，并且只在那些有不低于 120 个样本的 query 下进行阈值搜索；

• 构造丰富的基于 query，商品以及 query-商品对的特征；

• 使用不同的预处理方法构造特征，加强了特征表达。

进一步工作

• 尝试利用商品的图像信息；

• 对 query 和 doc 进行数据增强，增加更多训练样本；

• 对 query 进行扩展；

• 使用 BERT 进行 Fine-tune。

参考文献

[1] Chen, Qian, et al. "Enhanced LSTM for Natural Language Inference." ACL. 2017.

[2] Parikh, Ankur, et al. "A DecomposableAttention Model for Natural Language Inference." EMNLP. 2016.

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