EviRank: Structured Relevance Evidence for Multimodal Image Re-ranking
多模态图像重排的结构化相关证据方法
🧭 多模态搜索重排 · 结构化证据
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) · Tencent Yuanbao · The University of Hong Kong
将多模态图像重排建模为语义约束满足，解析查询为结构化证据包并做证据条件验证，SOTA 且可蒸馏
📌 工作参考价值（4 点）
- 将用户查询解析为 typed semantic slots（required/forbidden/ignorable）的结构化证据，比不透明 embedding 或自由 CoT 更能捕获电商搜索中的复合约束（如“同款但粉色”“保留版型、忽略背景”），减少细粒度条件遗漏或幻觉。
- 采用 deterministic rubric scoring + evidence-grounded listwise comparison 的无训练重排流程，可直接接入已有召回/粗排链路，无需微调、上线快，适合电商场景数据分布频繁变化、快速迭代的需求。
- 显式证据可蒸馏轻量学生模型，保留 90%+ 效果且成本大幅降低，适合线上高 QPS 的排序阶段；可将证据包作为结构化监督信号迁移到商品/广告排序模型。
- 六个语义槽（entities, attributes, relations 等）与 required/forbidden/ignorable 的标注方式，可复用到商品属性约束理解模块，提升对用户意图（保留什么、改什么、忽略什么）的结构化建模能力。