推荐文章：购物查询数据集 - 开源新星，提升产品搜索的神器
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/es/esci-data 在电商领域，精确匹配顾客需求与产品的挑战始终存在。今天，我们向您隆重介绍一个开创性的开源项目——《购物查询数据集》（Shopping Queries Dataset），这是一个针对提升商品搜索精确度的大规模ESCИ基准数据集，旨在推动语义匹配技术的发展，让您的产品搜索体验实现质的飞跃。
项目介绍
《购物查询数据集》是一个专为促进查询与商品之间语义匹配研究而设计的大型数据集。它包含了大量复杂的搜索查询案例，每条查询都关联着多达40个可能相关的产品结果，并附有精细的ESCИ（精确、替换、补充、不相关）相关性判断。该数据集不仅覆盖英语、日语和西班牙语，还提供了详尽的附加信息如产品标题、描述等，为研究人员与开发者提供了一片探索的沃土。
技术分析
此数据集分为两个版本，针对不同的研究任务量身打造。简化版适用于快速测试与验证，而完整版则为希望深度挖掘的学者准备，两者合计涵盖超过13万个独特查询与数百万次的相关性判断。技术上，它利用了多语言环境下的大规模人工标注，为机器学习模型提供了丰富的训练材料。特别是对于BERT这类预训练模型的微调，或是开发新的排名策略，本数据集提供了绝佳的基础。
应用场景
想象一下，在繁忙的电子商务平台中，如何确保每位顾客都能迅速找到最符合其需求的商品？《购物查询数据集》直接解决了这一痛点。无论是电商平台优化搜索算法，提高产品推荐的准确性，还是第三方开发者构建更加智能的辅助购物工具，它都是不可或缺的资源。此外，通过识别不同类别的结果（尤其是替代品），该项目可以极大增强客户体验，使得在线购物更加个性化和高效。
项目特点
- 多语言支持：满足国际化应用的需求，支持英语、日语、西班牙语的查询处理。
- 全面的评估任务：包括查询-产品排序、多类别产品分类、产品替代品识别三大核心任务，覆盖了电商搜索的关键环节。
- 精细化标签：ESCИ相关性判断为每一个查询-产品对提供精准评价，有利于训练高精度的模型。
- 大小两种版本：适应不同阶段的研究和开发需要，从初步尝试到深入挖掘均有合适的数据规模。
- 易于接入：提供了详细的加载和使用指南，便于科研人员和开发者快速上手，结合预置的基线模型，可迅速开展实验。
在追求极致用户体验的今天，《购物查询数据集》无疑是一把开启未来电商智能搜索大门的钥匙。无论你是学术界的探索者，还是业界的技术先锋，这个开源项目都将是你旅程中的强大助力。现在，是时候加入这场革新之旅，共同塑造更加智能、高效的在线购物新时代。让我们一起，用技术的力量，让每一次搜索都成为愉悦的发现过程。🚀
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
