CORE: A Unified Cascaded Ordinal Relevance Estimation Framework for E-commerce Search
CORE：电商搜索统一级联序数相关性评估框架
🧭 序数感知的搜索相关性评估 ★ 深度解读
Meituan · Beijing Institute of Technology
将多级相关性预测重构为题序二分类级联，用步级GRPO优化LLM推理并蒸馏至BERT，线上坏例率降低15.94%
📌 工作参考价值（4 点）
- 级联二分类适配序数标签：电商搜索相关性有自然顺序，高相关必须精准、低相关允许模糊，改为级联二分类可避免平坦多分类的代价不敏感，在线模型用双头BERT即可实现，计算量零增加。
- 结构化推理+步级GRPO：为LLM设计“意图分析→高/非高→中/低”的推理步骤，各步有独立二分类奖励，归一化到同阶段比较，避免容易步骤主导训练。这种细粒度信用分配可迁移到其他多步决策场景（如Agent规划）。
- 低成本移植LLM推理能力：用PostCoT蒸馏，让LLM将答案放在前缀，从首个token提取logits，按头聚合成对齐信号，结合硬标签训练双头BERT，既利用LLM的推理优势又满足在线延迟要求。
- 阈值校准控制线上风险：双头设置阈值τ1、τ2可单独调整，业务可按高召回或高精度要求调优，线上实测Badcase率下降15.9%，适合电商对排序错误零容忍的场景。