論文の概要: LLM4PR: Improving Post-Ranking in Search Engine with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01178v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 08:36:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-09 19:50:56.257361
• Title: LLM4PR: Improving Post-Ranking in Search Engine with Large Language Models
• Title（参考訳）: LLM4PR:大規模言語モデルを用いた検索エンジンにおけるポストランキングの改善
• Authors: Yang Yan, Yihao Wang, Chi Zhang, Wenyuan Hou, Kang Pan, Xingkai Ren, Zelun Wu, Zhixin Zhai, Enyun Yu, Wenwu Ou, Yang Song,
• Abstract要約: 検索エンジンにおける後処理のための大規模言語モデル(LLM4PR) 検索エンジン(LLM4PR)におけるポストランキングのための大規模言語モデル(Large Language Models for Post-Ranking)という新しいパラダイムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.566432486156335
• License:
• Abstract: Alongside the rapid development of Large Language Models (LLMs), there has been a notable increase in efforts to integrate LLM techniques in information retrieval (IR) and search engines (SE). Recently, an additional post-ranking stage is suggested in SE to enhance user satisfaction in practical applications. Nevertheless, research dedicated to enhancing the post-ranking stage through LLMs remains largely unexplored. In this study, we introduce a novel paradigm named Large Language Models for Post-Ranking in search engine (LLM4PR), which leverages the capabilities of LLMs to accomplish the post-ranking task in SE. Concretely, a Query-Instructed Adapter (QIA) module is designed to derive the user/item representation vectors by incorporating their heterogeneous features. A feature adaptation step is further introduced to align the semantics of user/item representations with the LLM. Finally, the LLM4PR integrates a learning to post-rank step, leveraging both a main task and an auxiliary task to fine-tune the model to adapt the post-ranking task. Experiment studies demonstrate that the proposed framework leads to significant improvements and exhibits state-of-the-art performance compared with other alternatives.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な発展とともに、情報検索(IR)と検索エンジン(SE)にLLM技術を統合する取り組みが顕著に増加している。 近年,SEにおけるユーザ満足度を高めるために,新たなポストグレードステージが提案されている。 しかし、LSMによるポスト・ステージの強化に特化した研究はほとんど未調査のままである。 本研究では,LLM4PR (Large Language Models for Post-Ranking in search engine) という新しいパラダイムを導入する。 具体的には、Query-Instructed Adapter (QIA)モジュールは、不均一な特徴を取り入れることで、ユーザ/イテム表現ベクトルを導出するように設計されている。 ユーザ/イテム表現のセマンティクスをLLMと整合させるため、機能適応ステップも導入された。 最後に、LLM4PRは、学習をポストランクステップに統合し、メインタスクと補助タスクの両方を活用して、ポストランクタスクに適応するようにモデルを微調整する。 実験により,提案したフレームワークは,他の代替手法と比較して,大幅な改善と最先端性能を示すことが示された。

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