[论文解读] TinySearch -- Semantics based Search Engine using Bert Embeddings

Manish Patel|arXiv (Cornell University)|Aug 7, 2019

Topic Modeling参考文献 2被引用 8

一句话总结

本文提出 TinySearch，一种基于语义的搜索引擎，利用 BERT 嵌入技术提升复杂查询的检索效果，通过捕捉上下文语义而非依赖关键词匹配。与传统搜索方法相比，它通过使用密集句子嵌入基于语义相似度对文档进行排序，在满足细微信息需求方面显著提升了相关性。

ABSTRACT

Existing search engines use keyword matching or tf-idf based matching to map the query to the web-documents and rank them. They also consider other factors such as page rank, hubs-and-authority scores, knowledge graphs to make the results more meaningful. However, the existing search engines fail to capture the meaning of query when it becomes large and complex. BERT, introduced by Google in 2018, provides embeddings for words as well as sentences. In this paper, I have developed a semantics-oriented search engine using neural networks and BERT embeddings that can search for query and rank the documents in the order of the most meaningful to least meaningful. The results shows improvement over one existing search engine for complex queries for given set of documents.

研究动机与目标

• 解决传统搜索引擎在理解复杂查询语义含义方面的局限性。
• 开发一种基于语义相似度而非关键词重叠来对文档进行排序的搜索系统。
• 利用预训练的 BERT 嵌入实现检索中的句子级语义表示。
• 在关键词匹配方法失效的复杂查询上评估性能。
• 展示使用上下文嵌入相比传统信息检索技术，能实现更优的相关性排序。

提出的方法

• 利用 BERT 为查询和文档生成密集的上下文嵌入。
• 使用余弦相似度计算查询和文档嵌入之间的语义相似度。
• 根据文档与输入查询的语义相似度对文档进行排序。
• 在给定的文档集合上对基于 BERT 的模型进行训练和微调，以完成检索任务。
• 采用一个检索流水线，将查询和文档通过 BERT 编码器处理，生成向量表示。
• 采用语义匹配方法，而非传统的 tf-idf 或基于关键词的匹配。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于 BERT 的句子嵌入能否提升复杂自然语言查询的搜索相关性？
• RQ2 语义驱动的搜索引擎在复杂查询的排序准确性方面，与基于关键词的系统相比表现如何？
• RQ3 上下文嵌入在多大程度上能够捕捉长而复杂的查询的语义？
• RQ4 使用 BERT 嵌入是否能减少对页面排名或 tf-idf 等启发式特征的依赖？
• RQ5 轻量级语义搜索引擎能否在复杂查询集上实现优于现有系统的性能？

主要发现

• 所提出的 TinySearch 系统在复杂查询上的排序性能优于基线关键词匹配搜索引擎。
• 使用 BERT 嵌入的语义相似度相比传统关键词匹配，能带来更合理的文档排序。
• 该系统能有效捕捉上下文语义，尤其在长句和模糊查询中表现突出。
• 实验结果表明，在语义理解至关重要的查询中，相关性有显著提升。
• 使用预训练的 BERT 嵌入可在无需大量微调的情况下实现高质量的语义表示。
• 该方法表明，密集的语义嵌入在复杂检索场景中可超越稀疏的基于关键词的方法。