(Vector) Space is Not the Final Frontier: Product Search as Program Synthesis

要約

タイトル: （ベクトル）空間は最終版ではない：プログラム合成による製品検索

要約：

– 電子商取引が拡大するにつれて、情報検索のための機械学習や自然言語処理に対する巨額な投資が続いている。
– 製品検索における検索モデリングにベクトル空間モデルが支配的であったが、深層学習の出現により、ベクトル化自体が大きく変わった。しかし、我々は反対の立場から主張し、プログラム合成が多くのクエリにおいて多くのプレーヤーにとって重要な利点を提供すると考えている。
– 提案されたアプローチの産業的重要性を詳述し、実装の詳細をスケッチし、類似システムをToosoで構築した経験からの一般的な反論に対処する。

要約(オリジナル)

As ecommerce continues growing, huge investments in ML and NLP for Information Retrieval are following. While the vector space model dominated retrieval modelling in product search – even as vectorization itself greatly changed with the advent of deep learning -, our position paper argues in a contrarian fashion that program synthesis provides significant advantages for many queries and a significant number of players in the market. We detail the industry significance of the proposed approach, sketch implementation details, and address common objections drawing from our experience building a similar system at Tooso.

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