опечатки в запросах, но на начальных этапах при использовании только текстовых функций возникали неточности — например, слово «стуль» исправлялось на «сталь» вместо «стул». Они обучили рангер на основе градиентного бустинга на аннотированных данных с дополнительными функциями, такими как частота запросов и конверсия, что позволило снизить количество неверных исправлений на 50 процентов и увеличить долю корректных на 8 процентов. Также они внедрили персонализированные рекомендации с использованием градиентного бустинга на основе таких функций, как пол пользователя и его модели расходов, что улучшило метрики вовлеченности. В работе над синонимами они столкнулись с проблемой неконтролируемой базы синонимов, приводящей к эксплозии запросов, и сейчас ведут работы по очистке от неиспользуемых и нежелательных синонимов.