基於網頁搜尋語意嵌入模型的配對判斷式構建策略研究

核心概念

相較於傳統排序學習方法中常用的基於點擊與跳過的配對資料構建策略，以點擊與未瀏覽結果構建訓練資料更適用於語意嵌入模型的訓練，有效提升搜尋結果的品質。

摘要

模型介紹
本研究探討不同配對判斷式構建策略對語意嵌入模型在網頁搜尋效能的影響。語意嵌入模型 (SEM) 是一種基於神經網路的 Siamese 架構，用於學習查詢和網頁標題的語意向量表示，進而計算兩者間的相似度並用於排序。
模型訓練
SEM 模型的訓練資料為配對判斷式，每個判斷式包含一個查詢、一個偏好網頁標題和一個非偏好網頁標題。模型訓練目標是最大化查詢與偏好標題間的相似度，同時最小化查詢與非偏好標題間的相似度。

研究提出並比較多種配對判斷式構建策略，包含：

原子策略:

點擊 > 跳過：假設點擊結果優於跳過結果。
點擊 > 點擊：比較點擊率差異，假設高點擊率結果優於低點擊率結果。
點擊 > 未瀏覽：假設點擊結果優於未瀏覽結果。
跳過 > 未瀏覽：假設跳過結果優於未瀏覽結果。

混合策略:

點擊 > 非點擊：結合點擊 > 跳過和點擊 > 未瀏覽兩種策略。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Pairwise Judgment Formulation for Semantic Embedding Model in Web Search

by Mengze Hong,... 於 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2408.04197.pdf

深入探究

在語意嵌入模型訓練過程中，除了點擊與瀏覽行為資料，還有哪些數據源可以被有效利用於構建配對判斷式？

除了點擊與瀏覽行為資料，以下數據源也可以被有效利用於構建配對判斷式，用於語意嵌入模型的訓練：

搜尋結果的文字內容: 分析搜尋結果的文字內容，例如標題、摘要、關鍵詞等，可以更直接地理解搜尋結果的語意資訊。利用文字相似度、關鍵詞重疊度等指標，可以判斷兩個搜尋結果之間的語意相關性，進而構建配對判斷式。
使用者搜尋歷史: 使用者過去的搜尋歷史記錄可以反映其長期興趣和偏好。通過分析使用者搜尋歷史中點擊過的網頁，可以推斷其對特定主題或概念的偏好，並將這些資訊用於構建更精準的配對判斷式。
使用者設定檔: 若平台有收集使用者設定檔資訊，例如年齡、性別、職業、興趣愛好等，可以利用這些資訊來構建更個性化的配對判斷式。例如，針對不同年齡層的使用者，可以調整配對判斷式的構建策略，以更好地符合其搜尋習慣和偏好。
外部知識庫: 將外部知識庫，例如維基百科、百度百科等，整合到語意嵌入模型的訓練過程中，可以為模型提供更豐富的背景知識和語意資訊。例如，可以利用知識庫中的概念層級關係、實體屬性等資訊，來判斷兩個搜尋結果之間的語意相關性，進而構建更準確的配對判斷式。
需要注意的是，不同的數據源可能包含不同程度的噪音和偏差，需要根據具體情況進行適當的處理和過濾，才能有效提升配對判斷式的品質，進而提升語意嵌入模型的效能。

若使用者搜尋意圖模糊，點擊行為是否仍能準確反映其對搜尋結果的偏好，進而影響配對判斷式的構建？

當使用者搜尋意圖模糊時，點擊行為不一定能準確反映其對搜尋結果的偏好，進而影響配對判斷式的構建。原因如下：

隨機點擊: 使用者在搜尋意圖模糊的情況下，可能會因為標題新奇、排版吸引人等非關聯因素而點擊搜尋結果，而非真正對其內容感興趣。
探索性搜尋: 使用者可能並未明確知道自己要搜尋什麼，而是在瀏覽搜尋結果的過程中逐步明確自己的需求。此時的點擊行為更多反映的是探索的過程，而非對特定結果的明確偏好。
搜尋結果品質: 若搜尋結果頁面整體品質較差，即使使用者點擊了某一結果，也可能是因為它是相對較好的選擇，而非完全符合其需求。
為了減輕搜尋意圖模糊對配對判斷式構建的影響，可以考慮以下方法：

結合多種行為資料: 除了點擊行為，還可以考慮其他使用者行為資料，例如停留時間、滾動深度、滑鼠移動軌跡等，更全面地理解使用者對搜尋結果的滿意度。
引入搜尋意圖識別: 利用搜尋意圖識別技術，可以更準確地判斷使用者的搜尋目標，並根據不同的搜尋意圖調整配對判斷式的構建策略。
弱化模糊搜尋的影響: 可以設定一定的閾值，例如點擊次數、停留時間等，过滤掉那些搜尋意圖明顯模糊的資料，避免其對模型訓練造成過大的干擾。
總之，在處理使用者搜尋意圖模糊的情況時，需要更加謹慎地分析和利用點擊行為資料，並結合其他數據源和技術手段，才能構建更準確、可靠的配對判斷式，提升語意嵌入模型的效能。

如何將語意嵌入模型的訓練過程與人類認知過程相結合，例如利用人類對語意的理解能力來優化模型的訓練策略？

將語意嵌入模型的訓練過程與人類認知過程相結合，可以有效提升模型對語意的理解能力。以下是一些可行的方向：

引入人類標註資料: 在模型訓練初期，可以利用人類標註資料來提供更精確的語意資訊。例如，可以邀請語言學家或領域專家對搜尋詞和搜尋結果進行語意相關性評估，並將這些評估結果作為訓練資料，指導模型學習更準確的語意表示。
利用人類反饋進行模型調整: 在模型訓練過程中，可以定期將模型的預測結果展示給人類評估者，並收集其反饋意見。例如，可以讓評估者判斷模型給出的配對判斷式是否合理，並根據反饋結果對模型進行調整，使其更符合人類的認知習慣。
結合認知心理學理論: 認知心理學研究人類如何理解和處理語言資訊，可以借鑒其理論和方法來優化語意嵌入模型的訓練策略。例如，可以根據人類對不同詞語的注意力分配模式，調整模型對不同詞語的權重分配，使其更符合人類的認知規律。
構建可解釋的語意嵌入模型: 提升模型的可解釋性，可以幫助人類更好地理解模型的決策過程，進而更有效地進行模型優化。例如，可以利用注意力機制或圖神經網路等技術，將模型學習到的語意資訊可視化，方便人類評估模型的學習效果，並找出模型理解語意的不足之處。
總之，將語意嵌入模型的訓練過程與人類認知過程相結合，是一個充滿挑戰但也充滿機遇的方向。通過借鑒人類對語意的理解能力，可以有效提升語意嵌入模型的效能，使其更好地服務於各種自然語言處理任務。