この記事では、DILABチームが開発した多言語Eコマース検索システムについて述べています。このシステムは、最終的なリーダーボードで5位を獲得し、全体スコア0.8819を達成しました。チームは多言語クエリーとアイテムの理解における課題に対処するため、データの洗練、軽量前処理、適応モデルを統合した多段階のパイプラインを設計しました。データの洗練段階ではデータセットの一貫性とカテゴリのカバレッジを向上させ、言語タグ付けとノイズフィルタリングにより入力品質が改善されました。モデル化段階では、複数のアーキテクチャとファインチューニング戦略が探求され、ハイパーパラメータが最適化されました。本提案されたフレームワークは、多言語およびドメインにわたる堅牢性と適応性を示し、システマティックなデータキュレーションと反復評価の重要性を強調しています。