人大、蒙特利尔大学发布最新综述,全面梳理对话式搜索系统前沿进展

科技   2024-11-15 00:02   吉林  


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转载自 | PaperWeekly
作者 | 莫冯然
单位 | 蒙特利尔大学博士生
研究方向 | 对话式搜索
在信息爆炸的时代,搜索引擎已成为人们日常生活中不可或缺的工具。随着人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,特别是大型语言模型(LLMs)的崛起,搜索引擎正不断演进,向更加智能和互动的方向迈进。
近日,加拿大蒙特利尔大学与中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队联合发表了题为“A Survey of Conversational Search”(对话式搜索综述)的论文,全面回顾了对话式搜索系统的最新进展与未来发展方向。
本文作者:
莫冯然,毛科龙,赵梓良,钱泓锦,陈浩楠,程依若,李晓熙,朱余韬,窦志成,聂建云
作者邮箱:
dou@ruc.edu.cn
作者机构:
加拿大蒙特利尔大学、中国人民大学
论文链接:
https://arxiv.org/abs/2410.15576
摘要
随着 AI 和 NLP 技术的迅猛发展,尤其是大型语言模型的应用,搜索引擎已经从传统的关键词检索演变为支持更直观的自然语言检索和智能的人机互动模式——对话式搜索。对话式搜索不仅支持复杂查询,能够在多轮交互中保持上下文,还具备强大的信息整合和处理能力。
本文系统地探讨了对话式搜索的关键模块,包括查询重构、搜索澄清、对话检索和响应生成,并深入分析了大型语言模型在其中的应用及其带来的挑战与机遇。此外,论文还展示了对话式搜索在医疗、金融、法律等特定领域的实际应用,并总结了当前的评估基准与方法,为未来的研究与开发提供了指导。

引言

搜索引擎作为现代信息获取的基石,已成为日常生活中不可或缺的工具。近年来,AI 技术的进步,特别是大型语言模型的出现,推动了搜索引擎向更加智能和互动的方向发展。
对话式搜索作为下一代搜索引擎的新兴范式,通过自然语言对话促进复杂且精准的信息检索,显著提升了用户体验。本文旨在全面回顾对话式搜索系统的最新进展(如图 1),分析其关键组成部分(如图 2),并展望未来的发展方向。
▲ 图1:研究进展概览和综述的章节安排,包括查询重构、搜索澄清、对话检索和响应生成以及特定场景应用和评测集信息
▲ 图2:对话式信息检索系统的关键组成部分和基础架构

查询重构(Query Reformulation)

查询重构是对话式搜索系统和传统搜索引擎中的关键初始步骤。其目标是通过查询扩展、查询重写和查询分解等技术,优化用户的初始查询,从而提升后续检索模块的性能。
2.1 对话式搜索中的查询重构
在对话式搜索中,用户的查询常常依赖于历史交互的对话上下文信息,涉及指代和省略等语言学现象。有效的查询重构需动态、上下文感知地理解用户的当前信息需求,确保后续模块能够准确响应。
▲ 图3:应用查询重构于省略(Ellipsis)和回指(Anaphora)现象的示例
2.2 现有数据集分析
论文分析了多个专门用于对话式查询重构的数据集,如 CANARD、QReCC 和 TREC CAsT 系列。这些数据集通过手动注释和自动生成,提供了丰富的训练和评估资源,但也存在标注偏差和规模有限的问题。
2.3 查询重构评估
查询重构的评估主要通过词汇重叠度量(如精确率、召回率和 F1 分数)和端到端检索性能评估(如 MRR、NDCG 和 Recall@k)两种方法进行。这两种评估方法结合使用,可以全面衡量查询重构技术的有效性。
2.4 局限性与讨论
尽管查询重构技术取得了显著进展,但仍存在数据集偏差、评估挑战和长对话中误差累积等问题。未来研究需开发更大规模、多样化且高质量的数据集,并探索新的查询重构范式,如与不同搜索代理的协作和基于推理链的重构方法。

搜索澄清(Search Clarification)

搜索澄清是对话式搜索系统中的另一核心组成部分,通过互动对话帮助用户细化搜索意图,提升查询的明确性和相关性(如图4)。
▲ 图4:查询澄清在不同对话场景中的应用
3.1 对话式检索中的澄清
在对话式检索过程中,系统通过多轮交互引导用户提供更有用的信息,从而检索更相关的文档。研究涵盖了澄清问题的选择与生成方法,以及信息整合技术。
3.2 网络搜索中的澄清
网络搜索澄清不仅提出澄清问题,还提供多个候选子意图,帮助用户选择最符合其需求的搜索方向。研究重点包括澄清问题和候选子意图的生成方法。
3.3 问答系统中的澄清
在问答系统中,澄清过程主要针对问题中的实体歧义,通过提出澄清问题来精准理解用户意图。研究涵盖了社区问答和基于知识库的问答两大类场景。
3.4 领域特定的搜索澄清
特定领域如医疗、金融和法律等,对话式搜索系统需要处理领域特有的知识和语言现象。研究重点在于如何根据领域需求设计有效的澄清机制,以提升搜索效果。
3.5 基于大型语言模型的搜索澄清
大型语言模型在生成澄清问题和模拟用户响应方面展现出强大的能力。研究探索了如何利用 LLMs 提升澄清问题的生成质量和系统的整体性能。
3.6 未来讨论
未来研究方向包括为 LLMs 本身设计澄清机制,结合检索增强生成(RAG)技术进行澄清,以及在垂直领域中实现更自然的澄清生成。

检索(Retrieval)

对话式检索涉及从庞大的知识库中提取相关信息,满足用户的复杂需求。论文深入分析了对话建模、上下文去噪、数据增强和可解释性四大方面的最新研究成果。
4.1 对话建模
对话建模需要设计复杂的模型架构来处理多轮对话的上下文依赖。研究涵盖了基于预训练语言模型的监督信号软选择机制、不同的基于对话场景模型微调训练方法(如图 5)以及链式思维策略,以提升检索的准确性和效率。
▲ 图5:对话检索模型微调范式示例
4.2 上下文去噪
在对话检索中,历史上下文中并非所有内容都与当前查询相关。研究提出了隐式和显式的上下文去噪方法,通过密集检索、课程学习和多任务学习等技术,过滤掉无关信息,提升检索效果。
4.3 数据增强
由于对话检索模型训练数据稀缺,数据增强技术如相关性判断生成、对比样本生成和对话会话生成被广泛应用。研究探索了如何利用 LLMs 生成高质量的对话数据,以丰富训练集,提升模型的泛化能力。
4.5 对话检索中的重排序
重排序在对话检索中至关重要,通过对初次检索结果进行二次排序,提升最终搜索结果的相关性和准确性。研究探讨了多视角伪标签方法和关键词增强重排序技术。
4.6 局限性与讨论
现有对话检索模型在标准化、效率、泛化能力和可解释性方面仍存在挑战。未来研究需统一检索流程标准,提升模型效率和泛化能力,并增强模型的解释性。

生成(Generation)

生成模块在对话式搜索系统中负责生成符合上下文且个性化的响应。随着生成模型的发展,如何利用历史搜索结果和上下文依赖建模,提升生成响应的准确性和可信度,成为研究热点,流程图如图 6 所示。
▲ 图6: 对话场景中结合不同历史信息生成回复示例
5.1 历史搜索结果的利用
历史搜索结果可以为当前响应生成提供补充信息。研究探讨了如何选择有用的历史信息,避免引入噪音,并构建连贯的对话叙述,以提升生成质量。
5.2 上下文依赖建模
生成响应需有效建模多轮对话中的上下文依赖。研究提出了联合学习检索与生成的方法,通过反馈机制优化上下文建模,确保生成响应的相关性和一致性。
5.3 对话知识归属
知识归属旨在将生成内容与知识源关联,提升响应的可信度。研究探讨了多轮对话中的知识归属方法,包括并行生成和后期校正技术,以确保生成内容的准确性和可验证性。

领域特定与用户中心化场景(Domain-specific and User-centric Scenarios)

对话式搜索系统在医疗、金融、法律等特定领域有着广泛应用,需处理领域特有的知识和用户需求。此外,以用户为中心的个性化搜索也是提升用户体验的重要方向。
▲ 图7:对话式搜索系统在不同领域场景的应用
6.1 领域特定的对话式搜索
在医疗领域,通过提取相关医学概念和处理专业术语,实现精准检索;在金融领域,结合结构化数据和多跳推理,支持股票市场投资者的信息需求;在法律领域,利用法律文本的系统性语言现象,提升法律案例检索的准确性。研究还涵盖了电子商务和多模态搜索等其他领域,展示了对话式搜索系统的广泛适用性。
6.2 用户中心的对话式搜索
用户中心化的对话式搜索系统关注用户满意度和个性化需求,通过构建个性化搜索模型,基于用户背景和偏好,提供定制化的搜索结果。研究探讨了如何通过大规模合成数据和零样本方法,实现个性化元素的集成与优化。
6.3 数据资源
领域特定的对话式搜索系统依赖丰富的知识库和高质量的数据集。论文汇总了各领域的主要数据资源,强调了大规模、多样化数据集在训练和评估中的重要性。
6.4 局限性与讨论
当前领域特定对话式搜索面临数据获取难、领域术语复杂和生成内容可信度等挑战。未来研究需开发更大规模的领域特定数据集,提升检索与生成的准确性,并确保生成内容的可靠性。

基准与评估(Benchmark and Evaluation)

对话式搜索系统的评估涉及检索任务和生成任务两大方面。论文总结了现有的对话式搜索基准数据集,并分析了基于排名和生成的评估方法,提出了未来评估方法的改进方向。
7.1 评估概述
现有的对话式搜索基准涵盖了查询重构、搜索澄清、问答和主题切换等多种任务。随着大型语言模型的应用,多轮对话和生成任务的重要性日益增加,评估方法也需更加全面,以反映系统在实际应用中的表现。
7.1.1 基于检索的评估
对话检索的评估主要借鉴传统单轮检索的评价指标,如 MRR、NDCG 和 Recall@k,同时结合对话特有的用户满意度和互动效果。研究指出,现有基准在模拟真实对话环境方面仍有不足,提出了利用用户模拟器进行更真实评估的方法。
7.1.2 基于生成的评估
生成任务的评估需综合考虑生成内容的相关性和流畅性,传统的 F1 分数、BLEU 和 ROUGE 等指标无法全面反映生成质量。论文介绍了结合检索与生成任务的新评估指标,如 eRAG,旨在提升评估的准确性和实用性。
7.2 局限性与讨论
现有评估方法在对话一致性、检索与生成的协调性以及混合主动性评估等方面仍存在挑战。未来研究需开发更全面的评估工具和基准,涵盖多轮对话的整体表现和用户体验,推动对话式搜索系统的实际应用和优化。

结论与未来方向

本文全面回顾了对话式搜索系统的关键模块及其最新进展,分析了大型语言模型在其中的应用与挑战,并展望了未来的发展方向。研究团队提出了智能决策、可信资源获取、主动与个性化对话、实际评估方法以及信息呈现形式的创新,作为推动对话式搜索技术迈向新高度的关键要素。
未来研究方向包括:
  • 智能决策制定:开发能够根据用户交互智能决定是否进行澄清、检索或生成响应的系统,提升搜索体验。

  • 可信且丰富的资源:确保生成内容的可靠性,通过知识归属和多模态信息整合,提升系统的可信度和多样性。

  • 主动与个性化对话:实现系统主动发起对话,基于用户背景和偏好提供个性化的搜索结果,增强用户满意度。

  • 面向实际的评估:开发更贴近实际应用场景的评估方法,结合用户模拟器和新的评估指标,全面衡量系统性能。

  • 信息呈现形式的创新:探索多样化的信息返回形式,如调用外部工具、规划多步策略和协作式信息检索,提升用户互动体验。

这篇综述论文为研究人员和工程师提供了对对话式搜索领域的全面了解,指引了未来研究和开发的方向。让我们共同期待,对话式搜索技术在未来信息检索中的广泛应用和持续创新!

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