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本文对预训练模型在召回(retrieval), 排序(re-ranking)，以及其他部分的应用做一个总结，参考学长们的综述：Pre-training Methods in Information Retrieval[1]

1. 背景

搜索任务就是给定一个query或者QA中的question，去大规模的文档库中找到相似度较高的文档，并返回一个按相关度排序的ranked list。

由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。

2. 检索模型的分类

检索的核心，在于计算query和document的 相似度 。依此可以把信息检索模型分为如下三类：

基于统计的检索模型

使用exact-match来衡量<query,document>相似度,考虑的因素有query中的词语在document中出现的词频TF、document长度（惩罚长文本，例如一个词在300页的文章中出现过2次远远不如一个词在一小段微博动态里出现过两次）、逆文档词频IDF（惩罚在所有文档中都出现过很多次的词，例如“的”）。

代表性的模型是BM25，用来衡量一个term在doc中的重要程度，其公式如下：



回归模型中的训练集和预测集的区别_机器学习

惩罚长文本、对词频做饱和化处理

实际上，BM25是检索模型的强baseline。基于exact-match的检索模型是召回中必不可少的一路。

Learning-to-Rank模型

这类模型需要手动构造特征，包括

  • query端特征，如query类型、query长度（还可以加入意图slot?);
  • document端特征（document长度，Pagerank值）；
  • query-document匹配特征（BM25值，相似度，编辑距离等）。

其实，在现在常用的深度检索模型中也经常增加这种人工构造的特征。根据损失函数又可分为pointwise（简单的分类/回归损失）、Pairwise(triplet hinge loss，cross-entropy loss)、Listwise。

深度模型

使用query和document的embedding进行端到端学习。可以分为

  • representation-focused models（用双塔建模query和document，之后计算二者相似度，双塔之间无交互，用于召回）
  • interaction-focused models（金字塔模型，计算每个query token和每个document token的相似度矩阵，用于精排。精排阶段还可增加更多特征，如多模态特征、用户行为特征、知识图谱等）

3. 预训练模型在倒排索引中的应用

基于倒排索引的召回方法仍是在第一步召回中必不可少的，因为在第一步召回的时候我们面对的是海量的文档库，基于exact-match召回速度很快。但是，其模型capacity不足，所以可以用预训练模型来对其进行模型增强。

3.1 term re-weighting

代表论文： DeepCT (Deep Contextualized Term Weighting framework: Context-Aware Sentence/Passage Term Importance Estimation For First Stage Retrieval[2]).

普通的exact-match中衡量一个词在query/document中的重要程度就是通过词频(TF)或者TFIDF，或者TFIDF的改进版本--BM25，例如在建立倒排索引的时候，每个term在不同document的重要程度就是用TF来衡量的。

但是，一个词在两个document中出现频率相同，就说明这个词在两个document中同样重要吗？其实词的重要程度比词频要复杂的多。

所以，可以使用contextualized模型，例如BERT，Elmo等获得每个词的 上下文 表示，然后通过简单的线性回归模型得到每个词在document中的重要程度。文档真实词语权重的估计如下，这个值作为我们训练的label：

其中， 是与文档 d 相关的查询问题的集合； 是包含词语 t 的查询问题集合 的子集； 是文档 d 中词语 t 的权重。的取值范围为，，以此为label训练。这样，我们就得到了一个词在document中的重要程度，可以替换原始TF-IDF或BM25的词频。对于query，也可以用同样的方法得到每个词的重要程度，用来替换TFIDF。

回归模型中的训练集和预测集的区别_机器学习_02

3.2 Document expansion

除了去估计不同term在document中的重要程度，还可以直接显式地扩增document，这样一来提升了重要词语的权重，二来也能够召回"词不同意同"的文档（解决lexical-mismatch问题）。

例如，可以对T5在query-document对上做微调，然后对每个document做文本生成，来生成对应的query，再加到document中。之后，照常对这个扩增好的document建倒排索引，用BM25做召回。代表工作：docTTTTTquery[3]

同样地，也可以对query进行扩增。例如对于QA中的question，可以把训练目标定为包含答案的句子、或者包含答案的文章title，然后用seq2seq模型训练，再把模型生成的文本加到query后面，形成扩增的query。

3.3 term reweighting + document expansion

那么，我们可不可以同时做term reweighting和document expansion呢？这方面的代表工作是Sparterm[4]

此模型分为两部分：重要度预测模块（用来得到 整个vocab上 的重要程度）和门控模块（得到二进制的门控信号，以此来得到最终保留的稀疏token，最终只能保留 个token）。由于重要度是针对整个vocab而言的，所以可以同时实现重要度评估+词语扩增。

回归模型中的训练集和预测集的区别_深度学习_03

重要度预测模块采用了类似MLM的思想，即先用BERT对句子做好contextualized embedding，然后乘上vocab embedding 矩阵 E ，得到这个词对应的重要度分布：

这句话整体的重要度分布就是所有词对应的重要度分布取relu（重要度不能是负数），然后加起来的和：

门控模块和重要度评估模块的计算方法类似，只是参数不再是 E , 而是另外的变换矩阵。得到gating distribution G 之后，先将其0/1化为 G' （如果G中元素>threshold则取1，否则取0）；然后得到我们需要保留的词语（exact-match必须保留，还增加一些扩增的token）。

通过端到端的方式训练，训练的损失函数有两个，其中一个就是我们常见的ranking loss，即取 <query,正doc,负doc> 三元组，然后求对比cross-entropy loss。这里的q', p'都是经过重要度评估模块+门控模块之后得到的句子表征,因此loss反传可以对重要度评估模块和门控模块进行更新。

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回归模型中的训练集和预测集的区别_python_04

另一个loss专门对门控模块做更新，训练数据是<query, doc>对，对于一个document，先得到其门控向量G, 然后去和实际的query进行对比：



回归模型中的训练集和预测集的区别_python_05

T为真实query的bag of words

下一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。