TEMPS: Temporal Sentence Embeddings for Temporal Information Retrieval
TEMPS：面向时间信息检索的时间句嵌入模型
🧭 时间感知检索 · 模块化时间分支
SAMOVAR, Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris · Aldebaran Care
在冻结语义检索器上附加时间分支，用时间表达式 grounding 提供监督，提升时间敏感检索
📌 工作参考价值（4 点）
- 可直接复用到电商搜索：商品标题、query 中常含“2023 新款”“夏季促销”“去年款”等时间表达，冻结现有语义双塔模型，增加轻量 temporal branch，解析时间区间并计算 Gaussian-KL 包含度作为时间相似度分数，在召回/排序阶段与语义分数加权融合，无需重新训练主模型。
- 训练 supervision 来自时间表达 grounding，不需要人工标注时间相关性数据，适合业务中大量无标注文本；可在现有商品库/搜索日志上自动构造时间锚点对。
- 时间分数设计为分布包含度量（KL inclusion），适合处理模糊时间词如“近三年”“最近夏天”，比精确日期匹配更鲁棒；可直接用于 RAG 知识库的时效性过滤，避免过期内容被检索。
- 工程实现上 temporal branch 参数少、冻结 backbone，线上推理开销小，可作为排序阶段的一个独立特征接入现有点击/转化模型。