Airbnb presenta CASTLE para entrenar búsqueda en lenguaje natural sin consultas reales previas
Airbnb describe CASTLE, un marco que genera de forma conjunta consultas sintéticas y etiquetas de relevancia a partir de pares contrastivos de listados extraídos de reservas anonimizadas, resolviendo el problema de arranque en frío de su búsqueda en lenguaje natural. Según la empresa, su distribución de consultas se acerca a la de usuarios reales (KL de 1,01, frente a 9,33 del mejor baseline) y las etiquetas coinciden con evaluadores humanos en un 91-93% de los casos. El trabajo fue aceptado en CIKM 2026.
Fuentes
- Airbnb Engineering & Data ScienceCASTLE: training natural language search before the first real query