?PaperWeekly 原創 · 作者 |?金金

單位 |?阿里巴巴研究實習生

研究方向?|?推薦系統

簡介

本文由中國人民大學發表于 SIGIR 2021。搜索結果的多樣化旨在提供涵蓋盡可能多的意圖的多樣化文檔。大多數現有的隱式多樣化方法都是通過間接和不自然的文檔表示相似性來建立多樣性模型。為了更準確地處理多樣性，本文通過意圖覆蓋范圍的相似性來衡量文檔的相似性。

論文標題：

Modeling?Intent Graph for Search Result Diversification

論文來源：

SIGIR 2021

論文鏈接：

http://playbigdata.ruc.edu.cn/dou/publication/2021_SIGIR_IntentGraph.pdf

具體來說，作者建立了一個分類器，根據文檔的內容判斷兩個不同的文檔是否包含相同的意圖。然后，作者構造一個意圖圖來表示文檔和查詢之間的復雜關系。在意圖圖上，如果文檔相似，則將它們連接起來，而根據文檔選擇結果，將查詢和文檔逐漸連接起來。然后，作者使用圖卷積網絡（GCN）通過匯總其鄰居來更新查詢和每個文檔的表示。通過這種方式，作者可以在文檔選擇過程中通過動態意圖圖獲得上下文感知的查詢表示和意圖感知的文檔表示。

此外，作者將這些表示和意圖圖特征與多樣性特征融合在一起。結合傳統的相關性功能，該模型獲得了平衡相關性和多樣性的最終排名分數。實驗結果表明，這種隱式多樣化模型明顯優于所有現有的隱式多樣化方法，并可以擊敗最新的顯式模型。

模型

本文通過已有的相關性特征計算相關性分數，并通過圖神經網絡建模得到候選文檔和已選擇文檔的不相關性分數（即多樣性分數），并計算二者加權和得到文檔最終得分。

具體來說，作者首先使用 BERT 獲得文檔表示，并訓練分類器判斷兩個文檔在圖中是否應該存在連邊。

然后作者使用圖神經網絡得到各個節點的表示，query 的表示以及整個圖的表示，從而計算多樣性得分。另外，在文檔選擇的過程中，采用貪心策略依次選擇得分最高的文檔，每次選擇文檔后，都將該文檔和 query 相連，而斷開和其他文檔的連接，從而更新 query 的表示，來表達已經被覆蓋的 intent。

實驗

經實驗證明，本文提出的方法顯著優于已有的隱性建模的多樣化算法，而相比于顯性建模的算法，也取得了更好的效果。同時也通過消融實驗，證明了各個模塊的有效性。

結論

在本文中，作者提出了一種隱式監督方法，該方法可利用圖結構來模擬多個文檔對的關系，以實現搜索結果的多樣化。作者進一步使用圖卷積網絡來提取包含局部和全局信息的多樣性特征。為了捕獲查詢的動態信息需求，作者為意圖圖設計了一種圖更新算法，以便在文檔選擇過程中及時呈現情況。

實驗結果證實，本文的動態意圖圖對于在多樣化任務中為文檔生成多樣性特征是有益且有意義的。將來，作者計劃通過結合更多信息來提高分類器的準確性，并將意圖圖應用于明確的搜索結果多樣化方法。

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總結

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