論文の概要: Event-driven Real-time Retrieval in Web Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00372v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 06:30:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 15:28:26.843297
• Title: Event-driven Real-time Retrieval in Web Search
• Title（参考訳）: web 検索におけるイベント駆動リアルタイム検索
• Authors: Nan Yang, Yannan Zhang, Xiaoling Bai, Hualong Deng, Tianhua Zhou and Jin Ma
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイム検索の意図を表すイベント情報を用いてクエリを拡張する。 マルチタスクトレーニングにより、イベント表現のためのモデルの能力をさらに強化する。 提案手法は既存の最先端のベースライン法よりも大幅に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.828945155526048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information retrieval in real-time search presents unique challenges distinct from those encountered in classical web search. These challenges are particularly pronounced due to the rapid change of user search intent, which is influenced by the occurrence and evolution of breaking news events, such as earthquakes, elections, and wars. Previous dense retrieval methods, which primarily focused on static semantic representation, lack the capacity to capture immediate search intent, leading to inferior performance in retrieving the most recent event-related documents in time-sensitive scenarios. To address this issue, this paper expands the query with event information that represents real-time search intent. The Event information is then integrated with the query through a cross-attention mechanism, resulting in a time-context query representation. We further enhance the model's capacity for event representation through multi-task training. Since publicly available datasets such as MS-MARCO do not contain any event information on the query side and have few time-sensitive queries, we design an automatic data collection and annotation pipeline to address this issue, which includes ModelZoo-based Coarse Annotation and LLM-driven Fine Annotation processes. In addition, we share the training tricks such as two-stage training and hard negative sampling. Finally, we conduct a set of offline experiments on a million-scale production dataset to evaluate our approach and deploy an A/B testing in a real online system to verify the performance. Extensive experimental results demonstrate that our proposed approach significantly outperforms existing state-of-the-art baseline methods.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム検索における情報検索は、古典的なウェブ検索で遭遇した情報とは異なるユニークな課題を示す。 これらの課題は、地震、選挙、戦争などの突発的なニュースイベントの発生と進化に影響されるユーザ検索意図の急激な変化によって特に顕著である。 静的セマンティック表現に主に焦点をあてた従来の密集検索手法では、即時検索インテントをキャプチャする能力が欠如しており、最新のイベント関連文書をタイムセンシティブなシナリオで検索する際の性能が劣っている。 この問題に対処するため,本稿では,リアルタイム検索意図を表すイベント情報を用いてクエリを拡張する。 イベント情報は、クロスアテンションメカニズムを通じてクエリと統合され、時間-コンテキストのクエリ表現となる。 マルチタスクトレーニングにより、イベント表現のためのモデルの能力をさらに強化する。 ms-marcoのような公開データセットはクエリ側ではイベント情報を一切含んでおらず、時間に敏感なクエリも少ないため、modelzooベースの粗いアノテーションとllm駆動の細かいアノテーションプロセスを含むこの問題に対処するための自動データ収集とアノテーションパイプラインを設計します。 また、2段階トレーニングやハードネガティブサンプリングといったトレーニング手法も共有しています。 最後に、100万規模の運用データセット上でオフライン実験を行い、我々のアプローチを評価し、実際のオンラインシステムにA/Bテストを展開し、パフォーマンスを検証する。 実験の結果,提案手法は既存の最先端のベースライン法よりも大幅に優れていた。

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