提升搜索相关性：通过大型语言模型生成的评估增强App Store排名
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型商业搜索系统通过优化相关性帮助用户找到所需内容。我们结合行为相关性和文本相关性，解决专家标签稀缺问题。研究表明，专门调优的模型在提供相关标签方面优于大型预训练模型。生成数百万文本相关性标签提升了搜索排名，A/B测试结果显示在App Store的转化率显著提高。
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关键要点
- 大型商业搜索系统通过优化相关性帮助用户找到所需内容。
- 结合行为相关性和文本相关性来解决专家标签稀缺问题。
- 专门调优的模型在提供相关标签方面优于大型预训练模型。
- 生成数百万文本相关性标签以克服数据稀缺。
- 增强生产排名器的文本相关性标签显著提高了离线NDCG。
- 全球A/B测试显示App Store的转化率提高了0.24%。
- 在尾部查询中，新的文本相关性标签提供了可靠的信号。
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