稠密向量检索的Query深度交互的文档多视角表征

今天给大家带来一篇北航和微软出品的稠密向量检索模型Dual-Cross-Encoder，结合Query生成和对比学习技术，将文档与生成的不同伪query进行深度交互学习构建文档的不同视角的表征向量，再与Query向量进行稠密向量检索。

Paper：https://arxiv.org/pdf/2208.04232.pdf
Github：https://github.com/jordane95/dual-cross-encoder

介绍

目前，稠密向量检索已经在信息检索中起着至关重要的地位，相较于传统的BM25，它可以更好地获取问题与文档之间的语义信息。针对query和document的相关性评分主要有Dual-Encoder和Cross-Encoder两种框架：

Cross-Encoder，由于计算量太大，无法在召回阶段使用；

Dual-Encoder，由于query和document没有相互，并且无法很好地表现长文档中的多主题内容。

一些研究（Poly-Encoder、ColBERT等）致力于用后期交互体系结构，权衡模型的速度与效果，但「无法直接使用ANN进行排序」。与之前的工作不同，我们主要使用生成的query来学习查询通知的文档表示。我们提出了一种新的稠密检索模型，使用生成的伪query与每个文档进行深度交互编码，以获得融合query信息的多视角文档表示，并单独编码query向量，使得该模型不仅像普通的Dual-Encoder模型一样具有很高的推理效率，而且在文档编码中与query深度交互，提供多视角表示，以更好地匹配不同的查询query。

Dual-Cross-Encoder模型

Dual-Cross-Encoder中，文档编码器部分为Cross-Encoder，而问题编码器与文档编码器之间的模式相当于Dual-Encoder。具体来说，问题编码器为

文档编码器为

它们之间相似性是通过点积来衡量的，

注意，来自问题编码器和文档编码器的query是不相同的，因为只能访问到训练集中的文档的标准query，并且手动编写整个语料库中的每个文档可能出现的query是不现实的。

因此，使用T5模型，依赖doc2query技术为每个文档生成若干伪query，并在解码时采用Top-K方式，保证query的多样性。

模型训练

采用对比学习的方式训练模型，而对比学习的宗旨就是拉近相似数据，推开不相似数据，有效地学习数据表征。

将query信息融合到文档表示中后，重新定义正例和负例，对于给定，四种形式的正负例，为、、和。

难负例：负文档从通过BM25排名靠前的文档中随机抽取得来。难负例可以使模型学习到更细粒度的信息，如负文档通常与query有关，但不能准确回答，并且还阻止模型只学习来自query端的匹配信号，而忽略文档端信息。

批次内负例：可以提高训练效率，使模型学习到主题层次的辨别能力。

训练阶段，使用数据增强的方式，将生成的query视为伪标注数据，首先在这些噪声数据上，进行模型训练，视作一个热身阶段；然后在真实标注的高质量训练集上进行模型微调。

模型推理

创建索引

对语料库进行编码，以获得具有query深度交互的多视图文档表示。将表示为第个文档的第个视图，

其中，表示Query生成模型。

检索

当进行检索时，使用问题编码器对其进行编码，获取上下文表征向量。对文档进行多视角向量编码，并将其问题与文档中不同视角相关性得分的最大值（max-pooling）作为问题与文档的相关性得分。

支持直接使用ANN进行排序。

实现细节

在8块32GB V100上进行模型训练，采用bert-base-uncase初始化所有编码器，query最大长度为16，文档最大长度为128，每个样本的正例和负例数量对比为1：7。训练的Batch-Size大小为32，学习率为5e−6，warmup10%的步数。

结果

从下表中可以看出，相较于DPR Dual-Encoder，具有显著提高，证明了方法的有效性；并媲美Col-Bert模型，同时更高效。从下图可以看出，query生成质量与检索呈正相关。

总结

挺有意思一篇文章，通过伪query来表征不同视角的文档，并且支持ANN排序。现在越来越多的长文档表征论文从多个不同视角出发，单一向量确实很难表达出多种差异较大的信息，甚至训练中会导致趋同。

审核编辑：彭静