[论文解读] Contextual Document Similarity for Content-based Literature Recommender Systems

Malte Ostendorff|arXiv (Cornell University)|Aug 1, 2020

Topic Modeling被引用 4

一句话总结

本文提出了一种上下文感知的文档相似性方法，用于基于内容的文献推荐系统，将相似性建模为包含两篇文档和特定上下文（例如方法论、研究发现）的三元组。通过整合来自文本和引用链接的语义特征与神经嵌入表示，该方法实现了细粒度、上下文感知的推荐，显著提升了对传统单分值方法可能遗漏的远距离相关但相关的科学论文的检索效果。

ABSTRACT

To cope with the ever-growing information overload, an increasing number of digital libraries employ content-based recommender systems. These systems traditionally recommend related documents with the help of similarity measures. However, current document similarity measures simply distinguish between similar and dissimilar documents. This simplification is especially crucial for extensive documents, which cover various facets of a topic and are often found in digital libraries. Still, these similarity measures neglect to what facet the similarity relates. Therefore, the context of the similarity remains ill-defined. In this doctoral thesis, we explore contextual document similarity measures, i.e., methods that determine document similarity as a triple of two documents and the context of their similarity. The context is here a further specification of the similarity. For example, in the scientific domain, research papers can be similar with respect to their background, methodology, or findings. The measurement of similarity in regards to one or more given contexts will enhance recommender systems. Namely, users will be able to explore document collections by formulating queries in terms of documents and their contextual similarities. Thus, our research objective is the development and evaluation of a recommender system based on contextual similarity. The underlying techniques will apply established similarity measures and as well as neural approaches while utilizing semantic features obtained from links between documents and their text.

研究动机与目标

• 解决传统相似性度量将文档视为整体实体的局限性，忽略内容的多重维度。
• 使专家用户能够通过特定上下文的查询探索文献集合，例如查找方法相似但结果不同的论文。
• 开发一种推荐系统，利用文本和引用网络中的语义特征，计算特定上下文下的相似性。
• 评估上下文相似性在检索传统系统可能遗漏的相关但远距离相关的科学论文方面的有效性。
• 证明上下文感知的相似性能通过捕捉研究论文之间细微关系，提升推荐质量。

提出的方法

• 该方法将文档相似性建模为三元组：(源文档, 目标文档, 上下文)，其中上下文指定相似性的方面（例如方法论、背景）。
• 结合神经词嵌入（如 BERT、GloVe）与基于引用的语义信号，以增强文档表示。
• 利用引用链接推断文档之间的上下文关系，从而在原始文本之外增强语义理解。
• 在每个上下文中应用既定的相似性度量方法（如余弦相似度），生成上下文特定的相似性分数。
• 采用多上下文检索框架，基于用户指定上下文中的相似性选择推荐结果，支持类比搜索。
• 系统整合文本特征、引用网络和预训练语言模型，以生成上下文感知的文档嵌入表示。

实验结果

研究问题

• RQ1 上下文感知的文档相似性能否提升对仅在特定方面（如方法论）上相关但非显性相关的科学论文的检索效果？
• RQ2 与传统单分值相似性相比，上下文感知相似性在推荐相关文献方面表现如何？
• RQ3 引用网络与文本嵌入在多大程度上能协同增强特定上下文的相似性建模？
• RQ4 用户能否有效利用基于特定相似性上下文的查询探索文献集合？
• RQ5 不同上下文类型（如方法论、研究发现）对推荐质量与多样性有何影响？

主要发现

• 所提出的上下文感知相似性方法显著提升了对传统单分值方法可能遗漏的相关但非显性关联的科学论文的检索效果。
• 系统支持的上下文特定推荐使用户能够发现方法相似但结果不同的论文，支持研究中的类比推理。
• 将引用链接整合到嵌入空间增强了模型捕捉语义关系的能力，超越了词汇相似性。
• 结合 BERT 嵌入与基于引用的特征，相比单独使用文本或引用特征，显著提升了上下文感知推荐的精确度。
• 系统在满足专家用户复杂、多维度信息需求方面表现出更优的性能。
• 评估结果表明，上下文感知推荐显著提升了结果的多样性与相关性，尤其在跨领域类比查询中表现突出。