Визуальный поиск: предсказывая потребность в картинке

Автор: Денис Аветисян

Новая модель позволяет предсказать, когда голосовому запросу пользователя необходим визуальный ответ на экране, улучшая опыт онлайн-шопинга.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Архитектура IRP обрабатывает запросы и информацию о продуктах по отдельным каналам, объединяя их в единое представление, которое затем используется для оценки вероятности намерения пользователя найти изображение.

Исследование посвящено задаче прогнозирования намерения поиска изображений при кросс-устройстве для виртуальных ассистентов с использованием слабо контролируемого обучения и мультимодального поиска.

Пользовательский опыт омниканальных покупок часто страдает из-за несогласованности между голосовыми и визуальными интерфейсами. В статье «Image-Seeking Intent Prediction for Cross-Device Product Search» представлена новая задача и модель для прогнозирования потребности в визуальном дополнении к голосовому запросу при поиске товаров, что позволяет переключиться на устройство с экраном. Предложенный подход, основанный на анализе семантики запроса и метаданных товаров, значительно повышает точность предсказания и снижает количество ложных срабатываний. Сможет ли подобная проактивная адаптация к потребностям пользователя вывести качество персонализированных e-commerce решений на принципиально новый уровень?

Визуальный хаос электронной коммерции: где ассистенты теряют картинку

В современной электронной коммерции визуальный контент играет всё более важную роль, однако существующие виртуальные помощники часто не способны определить, когда пользователю действительно необходимо изображение для принятия решения о покупке. Это несоответствие между растущей потребностью в визуальной информации и ограниченными возможностями ассистентов приводит к разочарованию пользователей, поскольку они вынуждены самостоятельно искать изображения или получать нерелевантные текстовые ответы. Неспособность ассистентов предвидеть потребность в визуализации продукта или услуги снижает эффективность процесса покупок и препятствует полноценному взаимодействию с онлайн-магазином. В результате, потенциальные покупатели могут испытывать трудности с оценкой товаров, что негативно сказывается на их опыте и приводит к потере продаж.

Традиционные текстовые методы поиска в электронной коммерции часто оказываются неэффективными при удовлетворении запросов, требующих визуального ответа. Пользователи всё чаще формулируют вопросы, подразумевающие необходимость увидеть товар, но существующие системы, ориентированные на анализ текста, не способны распознать эту скрытую потребность. Это приводит к тому, что предлагаемые результаты не соответствуют ожиданиям, затрудняя процесс поиска и снижая вероятность совершения покупки. В результате, потенциальные клиенты могут испытывать разочарование и покидать сайт, не найдя подходящий товар, даже если он присутствует в каталоге. Очевидно, что для обеспечения эффективного поиска требуется переход к более интеллектуальным системам, способным понимать не только слова, но и визуальный контекст запроса.

Точное предсказание намерения пользователя увидеть изображение является ключевым фактором для создания действительно интеллектуальных и контекстно-зависимых виртуальных помощников в сфере онлайн-шопинга. Современные системы часто не способны определить, когда пользователю необходимо визуальное представление продукта, что приводит к неэффективному поиску и разочарованию. Способность алгоритмов понимать скрытые запросы на визуальную информацию позволяет не просто отвечать на прямые вопросы, но и предвосхищать потребности покупателя, предлагая релевантные изображения товаров даже без явного указания. Это открывает возможности для более интуитивного и персонализированного опыта покупок, приближая виртуальный шопинг к ощущениям от посещения реального магазина, где визуальное восприятие играет огромную роль в принятии решений.

Предсказание визуальных запросов: от теории к модели IRP

Прогнозирование намерения поиска изображений определяется как задача бинарной классификации, заключающаяся в определении необходимости визуального ответа на запрос пользователя. Это означает, что модель должна классифицировать каждый запрос как требующий или не требующий визуального контента. В процессе классификации, запрос оценивается на предмет наличия признаков, указывающих на потребность в визуальной информации для полного удовлетворения запроса пользователя. Результатом является двоичный вывод: положительный, если визуальный контент необходим, и отрицательный — в противном случае. Данная классификация является ключевым этапом в обеспечении релевантности и эффективности поиска.

Модель предсказания запросов на изображения (IRP) разработана для решения задачи бинарной классификации, определяя необходимость визуального ответа на запрос пользователя. В процессе работы IRP использует два основных источника данных: непосредственно запрос пользователя (текстовое выражение) и релевантную информацию о продукте, к которому относится запрос. Комбинирование этих данных позволяет модели учитывать как лингвистические особенности запроса, так и контекст конкретного товара или услуги, повышая точность предсказания потребности в визуальном контенте.

Модель IRP использует генеративную архитектуру, что позволяет ей объединять информацию из различных источников данных для прогнозирования потребности пользователя в визуальном ответе. В отличие от дискриминативных моделей, генеративный подход позволяет IRP не просто классифицировать запрос, но и синтезировать понимание контекста, учитывая как формулировку запроса, так и релевантные данные о продукте. Это достигается за счет способности модели генерировать внутренние представления, отражающие взаимосвязь между различными входными данными, что, в свою очередь, повышает точность предсказания потребности в визуальном контенте.

Конвейер обработки запросов: от слов к предсказаниям

Модель IRP использует конвейер обработки запросов (Utterance Processing Pipeline) для преобразования пользовательских запросов в последовательности токенов, пригодных для анализа. Этот конвейер выполняет предварительную обработку текста, включая токенизацию, удаление стоп-слов и приведение слов к нормальной форме. Полученная последовательность токенов служит входными данными для дальнейшего анализа модели, позволяя ей извлечь ключевую информацию и определить намерения пользователя. Эффективность этого этапа критически важна для точности последующих стадий обработки и конечного предсказания.

Процесс обработки информации о продуктах включает в себя эффективное суммирование релевантных деталей, используя методы усреднения (Mean Pooling) и отбора наиболее значимой информации (Maximal Marginal Relevance). Mean Pooling позволяет получить векторное представление атрибутов продукта путем вычисления среднего значения векторов признаков, что обеспечивает компактное представление информации. Maximal Marginal Relevance (MMR) применяется для отбора наиболее разнообразных и информативных предложений из текста, минимизируя избыточность и повышая релевантность суммирования. Оба метода направлены на создание краткого и содержательного описания продукта для последующего анализа моделью.

При использовании метода суммирования атрибутов продукта посредством усреднения (mean pooling) модель демонстрирует показатель точности (Precision) в 78.47%. Данный подход позволяет эффективно конденсировать информацию о продуктах, выделяя наиболее релевантные характеристики для последующего анализа. Высокое значение Precision указывает на то, что модель генерирует минимальное количество ложноположительных результатов при идентификации релевантных атрибутов, обеспечивая высокую надежность предоставляемой информации.

При использовании метода суммирования информации на основе Maximal Marginal Relevance (MMR) была достигнута оценка $F_{0.5}$ в 72.27%. MMR представляет собой алгоритм, направленный на максимизацию релевантности и минимизацию избыточности в сгенерированных резюме. В данном контексте, он применяется для обработки информации о продуктах, позволяя модели концентрироваться на наиболее значимых атрибутах и избегать повторения данных, что положительно сказывается на точности определения намерения пользователя.

Обработанная информация, полученная в результате конвейеров обработки запросов и информации о продуктах, используется в качестве входных данных для трансформерных моделей, таких как DistilBERT, RoBERTa и XLNet, для определения намерения пользователя по поиску изображений. Эти модели, предварительно обученные на больших объемах текстовых данных, позволяют эффективно извлекать признаки и устанавливать взаимосвязи между запросом пользователя и информацией о продукте, что в конечном итоге приводит к прогнозированию вероятности запроса изображения. Выбор конкретной трансформерной модели влияет на точность прогнозирования, при этом XLNet показал наилучшие результаты по сравнению с другими моделями, используемыми в архитектуре.

В ходе оценки различных transformer-backbones для модели определения намерений пользователя, XLNet продемонстрировал наивысший показатель F0.5, превзойдя DistilBERT и RoBERTa. Конкретные значения F0.5 для других backbones не указываются, но результаты подтверждают, что XLNet обеспечивает наиболее эффективную обработку входных данных и точное определение запросов, связанных с поиском изображений. Данный показатель является ключевым для оценки эффективности модели в задачах классификации и ранжирования.

Оптимизация обучения модели осуществляется посредством комбинированной функции потерь, включающей в себя Binary Cross-Entropy и Precision Loss. Использование Binary Cross-Entropy обеспечивает базовую классификацию, в то время как добавление Precision Loss направлено на минимизацию ложноположительных результатов. Такой подход позволяет снизить вероятность ошибочного определения интента пользователя, повышая точность предсказаний и общую эффективность модели. Комбинация этих двух компонентов позволяет более эффективно балансировать между точностью и полнотой, что критически важно для задач определения интента.

Визуальные ассистенты будущего: от предсказаний к персонализации

Технология предсказания намерений пользователя при поиске изображений, известная как IRP, позволяет виртуальным ассистентам действовать проактивно, предлагая релевантные визуальные материалы до того, как пользователь явно выразил свой запрос. Такой подход значительно повышает вовлеченность пользователя, поскольку ассистент не просто реагирует на команды, а предугадывает потребности. Это особенно актуально в сфере электронной коммерции, где своевременная демонстрация подходящих изображений товаров стимулирует интерес и облегчает процесс принятия решения о покупке, что в конечном итоге способствует увеличению конверсии и улучшению общего пользовательского опыта. IRP позволяет перейти от реактивного к проактивному взаимодействию, превращая виртуального ассистента в полезного и предвидевшего потребности партнера.

Технология предсказания намерений пользователя при поиске изображений способна кардинально улучшить процесс онлайн-шопинга, значительно снижая возникающую «цифровую трению». Вместо того, чтобы ждать явного запроса, система способна проактивно предлагать релевантные визуальные материалы, соответствующие скрытым потребностям покупателя. Это, в свою очередь, уменьшает количество шагов, необходимых для нахождения желаемого товара, и, как показали исследования, приводит к заметному увеличению коэффициента конверсии — то есть, процента пользователей, совершивших покупку. Устраняя препятствия на пути к приобретению, данная технология открывает новые возможности для повышения удовлетворенности клиентов и роста продаж в сфере электронной коммерции.

В дальнейшем планируется расширение возможностей IRP для поддержки более сложных визуальных взаимодействий и персонализированных рекомендаций. Исследователи стремятся к созданию системы, способной не только предсказывать общий запрос пользователя, но и учитывать его индивидуальные предпочтения, историю просмотров и контекст текущей ситуации. Это позволит IRP предлагать не просто релевантные изображения, а именно те визуальные решения, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют конкретного пользователя. Разрабатываемые алгоритмы будут учитывать такие факторы, как цветовые предпочтения, стиль оформления и даже эмоциональную окраску изображений, что откроет новые возможности для создания по-настоящему персонализированного визуального опыта. В перспективе это может привести к революционным изменениям в области электронной коммерции и визуального поиска.

Интеграция технологии предсказания визуальных запросов (IRP) со структурированными метаданными о продуктах открывает новые горизонты для интеллектуальной коммерции. Объединение возможностей IRP по пониманию намерений пользователя с детальной информацией о характеристиках товаров — таких как размеры, цвета, материалы и доступность — позволяет создавать принципиально новые способы визуального представления предложений. Это не просто показ изображений, а динамическая адаптация визуального контента к конкретным потребностям покупателя, учитывающая его предпочтения и контекст поиска. В результате, покупатель получает не просто список товаров, а персонализированную визуальную подборку, максимально соответствующую его запросу, что значительно повышает эффективность поиска и вероятность совершения покупки. Предполагается, что такая синергия позволит создать самообучающиеся визуальные системы, способные предвосхищать потребности пользователей и предлагать им наиболее релевантные продукты, формируя принципиально новый уровень взаимодействия в электронной коммерции.

Наблюдая за увлечением предсказанием намерений пользователя для сквозных поисковых запросов, особенно в контексте голосовых помощников и визуального поиска, становится ясно, что каждая новая «революция» в машинном обучении неизбежно добавляет слой технического долга. Авторы предлагают изящный подход к определению необходимости визуального ответа, но история показывает, что даже самые продуманные модели сталкиваются с неожиданными проблемами в реальных условиях эксплуатации. Кен Томпсон однажды заметил: «Все проблемы в компьютерных науках могут быть сведены к проблеме присвоения имен». И в данном случае, как и всегда, важно помнить, что определение «искомого намерения» — это лишь одна из множества задач, и элегантность алгоритма не гарантирует его устойчивость к хаосу реального мира. В конце концов, как бы ни совершенствовались методы слабого обучения, всегда найдется пользователь, который удивит систему.

Что дальше?

Предложенный подход к предсказанию визуального запроса, безусловно, элегантен. Но каждая «революция» в области поиска — это лишь отложенный технический долг. Продакшен рано или поздно найдёт способ сломать даже самую красивую диаграмму. Искусственное разделение запросов на «визуальные» и «невизуальные» представляется искусственным, поскольку пользовательский контекст постоянно меняется, а модели — склонны к упрощениям. Вопрос не в предсказании необходимости визуального ответа, а в создании систем, способных динамически адаптироваться к любой ситуации, выдавая информацию в наиболее подходящем формате — будь то изображение, текст или вообще отсутствие ответа.

Очевидно, что слабое обучение и генеративные модели — это лишь временные решения. Каждая абстракция умирает от продакшена, но умирает красиво. Следующим шагом видится переход к самообучающимся системам, способным самостоятельно определять оптимальный формат ответа на основе анализа поведения пользователя в реальном времени. Проблема, однако, в том, что «всё, что можно задеплоить — однажды упадёт», и предсказать этот момент заранее — задача нетривиальная.

В конечном итоге, успех не будет измеряться точностью предсказаний, а способностью системы к отказоустойчивости и адаптации. И, возможно, самое важное — это признание того, что идеального решения не существует. Поиск — это бесконечный процесс, и каждая «революция» — это лишь временная передышка перед новым витком сложности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.14764.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-20 18:40