文章目录

• 前言
• Abs
• 1.Intro
• 2.Background
• • 2.1.A Hierarchical View of IR
  • • 2.1.1.The Core Problem View of IR
    • 2.1.2.The Framework View of IR
    • 2.1.3.The System View of IR
  • 2.2.A Brief Overview of PTMs in IR

前言

• 因为文章篇幅较长，因此还在持续阅读中
• 原文（FnTIR 2022）链接：[2111.13853] Pre-training Methods in Information Retrieval (arxiv.org)

Abs

• 本文致力于提供一个IR领域的预训练方法的系统回顾
• 介绍了引用于IR系统不同组成的 PTMs，包括检索，重排序，和其他组成

1.Intro

很多不同的排序模型被提出，包括：vector space model，probabilistic ranking model，learning to rank（LTR）model。

PTMs加剧了NLP范式的迁移：先用自监督语言建模进行预训练，然后将预训练模型通过引入小部分额外参数与特定任务目标的 fine-tune 来用于子任务。我们对应用在 IR 上的 PTMs 进行全面回顾，包括预训练 word embdding的用法，还有预训练 transformer 的应用。

2.Background

本节以分层的方式描述IR的基本概念和定义，并简要回顾IR中的PTMs。

2.1.A Hierarchical View of IR

从核心问题->框架->系统。使用 Q,D,FQ,D,FQ,D,F 来表示查询集合，文档集合，检索函数，q,d,fq,d,fq,d,f 来代表里面的个例。relrelrel 代表相似度评估模型，RqR_qRq​ 代表对查询 qqq 返回的搜索结果。

2.1.1.The Core Problem View of IR

IR的基本目标就是给用户提供他们信息需求相关的信息，因此，最基础的问题就是 qqq 和 ddd 相似程度的估计。三类典型的模型：

• Classical retrieval models：核心思想是利用精确匹配信号来设计相似评分函数，使用一些容易计算的数据（term frenquency,document length等）。这些模型可能会遭遇词汇不匹配问题，由于硬匹配和精确匹配需求
• Learning to Rank（LTR）Models：核心思想是使用有监督的机器学习方法，使用手工制作的特征来解决排序问题。有效特征包括：基于查询的特征（类型，长度等），基于文档的特征（PageRank，点击量等），查询-文档匹配特征（共同出现次数，BM25，修正距离等）。基于 loss function 中考虑的文档的数目，LTR模型可以分成三类：
  • Pointwise：只考虑单个文档，将检索为题当做分类/回归问题
  • Pairwise：考虑成对文档
  • Listwise：考虑整个文档列表
• Neural Retrieval Models：核心思想是利用神经网络来抽象相似度信号来进行相似度估计。可以分成三类：
  • Representation-focused models：希望独立学习到查询和文档的密集向量表示，使用 cos，内积的方式计算相似度
  • Interaction-focused models：捕捉查询和文档之间的交互。使用一个相似矩阵 AAA，AijA_{ij}Aij​ 代表第 iii 个查询 term embedding和第 jjj 个文档 term embedding之间的相似性。在此矩阵的基础上使用不同的方法来提取特征，用于产生 query-document 相关分数
  • Mixed models：将上面两种方式结合起来

2.1.2.The Framework View of IR

Document retriever更关注效率，因为要从一大堆文档中进行检索。Re-ranker分为 early- stage re-ranker 和 later-stage re-ranker。二者相比，前者更关注效率，但是相对于 retriever 来说更关注效果。后面一个需要考虑的文档更少，因此更关注效果。根据 re-ranker 的个数，检索过程可以被分成以下方式：

• Single-stage Retrieval（n=0）：由初始检索收回的排序列表不经过任何重排序器而呈现给用户。用于早起的检索框架（boolean retrieval），和精确匹配就足够用的场景
• Two-stage Retrieval（n=1）：相对上面，加了一个 re-ranker。在一阶段检索没有考虑到的特征，比如多模态特征，用户行为和知识图收集，也会在重排序阶段考虑
• Multi-stage Retrieval（n >= 2）：不同的重排序器可能采用不同的结构，并利用不同的信息源。

2.1.3.The System View of IR

• Symbolic search system：需要规则来构建文档解析器，该解析器根据各种标准对文档进行索引、筛选和排序，然后将这些数据转换为系统可以理解的符号。因此得名“symbolic search”。symbolic search系统对文档进行索引，建立倒排索引，倒排索引由两部分组成：a dictionary，postings。优点是检索速度快，提供的结果可解释。缺点是只能使用一种语言，需要很高的存储花费
• Neural search system：symbolic search更关注精确匹配，neural search更关注语义匹配。不用构造各种规则，而是使用预训练模型来获得文档的低维密集表示。文档索引被称作 verctor index。优点是对噪音更鲁棒，且容易扩展。缺点是不好解释，且需要很多训练数据。

2.2.A Brief Overview of PTMs in IR

因为创建大规模的带标记数据集是费时费力的，但是创建大规模不带标记的数据集更容易，因此PTMs很受欢迎。工作流程为：1）在未标记数据集上使用 PTMs 学习文本好的表示或者文本对之间更好的交互。2）学习到的表示/交互被 fine-tune 并且用于下游任务。根据下游任务目标，有不同的 fine-tune 方式：Full fine-tuning，Partial fine-tuning，Freezing the weights。