TaskBridge: Technical Report for SIGIR 2026 eCommerce Challenge
TaskBridge：面向 2026 SIGIR 电商挑战赛的任务型查询改写技术报告
🧭 任务型电商 Query 改写 · Catalog 锚定选词 ★ 深度解读
Shandong University · Harbin Institute of Technology (Shenzhen) · City University of Hong Kong · Southeast University
以目录语义锚定、五候选改写和协议感知选择实现任务型电商查询的 BM25 检索增强，获挑战赛第一
📌 工作参考价值（4 点）
- 构建 catalog 短语词典与 semantic anchors：从商品标题/描述中抽取 n-gram 短语，用 LLM 纯化为 product category/object/accessory 三类可购买实体，过滤品牌、场景噪声，再用 embedding 在线检索语义锚点。这套离线资源可直接用于电商搜索 query 改写、query 推荐、召回阶段的 query 扩展，缓解用户活动型表达与商品标题的词汇鸿沟。
- 多候选改写 + 协议感知选择：生成 raw/feedback/vote/need/prod 五类候选，覆盖保守到激进、意图保护到产品导向的不同改写假设；再以 BM25 top10 的 reranker 分数加 log 折扣作为质量代理，Automatic 选最高分，Interactive 用 weighted Jaccard overlap 做 Pareto 多样性选择。这个选择框架可迁移到多 query 改写、生成式重写、多策略召回合并，控制多样性与质量平衡。
- 无训练 LLM 改写 + 传统 BM25 的轻量架构：整个方案不训练模型，依赖 Qwen3.5-9B 生成改写、embedding/reranker 做选择，最终仍走 BM25 检索。适合需要快速落地、资源有限的业务场景，可先用 LLM 辅以字典约束生成多个候选，再用 reranker 代理选优，降低上线成本。
- 多轮反馈里的 Keep/Add/Drop/Replace 编辑和 margin 接受条件：对 Agent 式 query 优化有直接参考价值，能避免 LLM 在迭代中过度改写造成意图漂移。