호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 3편 - 검색 시스템

간단 소개

네이버 플레이스 AI팀의 호텔 검색 시스템 고도화 프로젝트: 다국어 지원, POI 매칭, 키워드 추출 개선을 통한 검색 품질 향상.

AI Summary

다국어 지원 및 검색 커버리지 확대
- 다국어 음차 변환 및 번역 모델을 적용하여 언어별 명칭 차이로 인한 검색 누락 방지
- 한국어-일본어, 한국어-로마자 음차 변환 모델 도입 및 업체 카테고리 기반 한국어-영어 번역 모델 개발
- QC 3%, UQC 13% 증가, 해외 호텔 검색 커버리지 약 3% 상승 기대
POI 매칭 정확도 개선 및 검색 품질 향상
- Dense Retrieval 기반의 POI 매칭 모델 도입하여 오탈자나 불완전한 정보에도 정교한 매칭 가능
- Encoder, Retrieval, Reranker, Generator의 4단계 구조로 설계
- 블로그 수 약 41만 개, 이미지 380만 개 매칭으로 검색 커버리지 확장
검색 키워드 및 스니펫 추출 최적화
- Place sLLM을 학습하여 특정 도메인(여행, 호텔)에 적합한 키워드 및 스니펫 추출
- 저품질 키워드 필터링을 통해 검색 결과의 직관성과 가독성 향상
- 국내 호텔 약 80만 개, 해외 호텔 41만 개의 검색 키워드 및 스니펫 추출, 검색 커버리지 약 3% 확대