任务： 在图片搜索业务场景下，计算 query 和图片资源在文本维度的相关性，指导排序。
挑战： 分析线上问题时发现，基线模型很难解决 query 和 title（选取域 =title realtitle alt ct0）相似但实
体不同的文本对，例如“杨幂照片”和“杨幂和刘诗诗”，模型容易判断文本对为匹配。
优化： 从引入领域 post-pretrain、核心 term 匹配交互、字词 embedding 混合等方法进行优化相关性模
型。
• 数据集： 75w Rank 训练集, 10w Rank 测试集
效果： 考虑线上应用的性能，将 24 层模型蒸馏为 4 层模型。采用数据蒸馏的方式，预测 1.2E 数据打
分，使用 pointwise 进行训练，指标为 auc:0.846|pnr:2.907(相比基线 +0.063|+0.273)，已完成上线。
技术： Python， Hadoop， Shell， Pre-training， Transformers， Text Matching