[人工智能]《DuReaderretrieval: A Large-scale Chinese Benchmark for Passage Retrieval fromWeb Search Engine》论文阅读

DuReaderretrieval: A Large-scale Chinese Benchmark for Passage Retrieval fromWeb Search Engine

作者：Yifu Qiu
机构：百度

简介

当前现存段落检索数据集存在以下两个问题：

1. False Negative，错误标注
2. semantically similar questions， 训练集、验证集中存在相似问题，导致数据泄露问题

基于此，提出了DuReader Retrieval 数据集，弥补以上两个问题，并且在baselines模型上验证效果，发现本书数据集仍然具有较大进步空间。

数据集介绍

DuReader Retrieval 数据集，数据来自百度搜索，标注方式采用远程标注，

1. 基于DuReader数据集，手写答案
2. 答案与段落进行匹配，使用span-level F1做为评价指标
3. 当F1的分数大于阈值0.5，标注为positive，反则标注negative
4. 篇章长度控制，1）如果一个篇章长度小于256，则认为这个篇章为段落，2）对于篇章中的每个段落，如果长度小于256，则进行拼接后面的段落直到长度超过256。被拼接中有一个段落的标签为positive，则认为拼接后的段落为positive。
5. 删除篇章的title，提升检索难度

Reducing False Negatives

为了减少标注错误的语料，

1. 使用BM25以及四个神经网络检索模型，召回top-50段落，并使用ensemble 重排模型选择 top-5做为最终结果。
2. 标注人员进行标签，是否前top-5的问题段落有关联关系。
3. 至少两名检查员进行检查，如果准确率低于阈值（如：97%），则让标注人员继续标注，直到准确率打标。
4. 最后，the average positive paragraph per query is increased from 2.43 to 4.91.

Removing Similar Questions

减少数据泄露问题，

1. 使用问题匹配模型，输出问题对的相似度，范围(0, 1)。如果问题相似度阈值超过0.5。认为这两个问题是相似的
2. 最终，选择出566问题在dev和test数据集中与train数据集中的问题相似。并删除566个问题

实验

baseline：

1. BM25
2. DE w/ BM25 Neg
3. CE w/ BM25 Neg
4. CE w/ DE Neg
   baseline之间的关系， 2是检索是神经网络 3 重排是神经网络 4 检索和重排都是神经网络 使用BM25抽取负样本，对2和3进行初始化，然后2 检索负样本做为4的训练集
   

评价指标：
MRR
recall@1
recall@50

结果

基于神经网络的模型效果明显好于BM25.

同时，还对相似问题去除做了对比，发现CE w/o Sim Q 不带相似问题，在others问题上表现更好

在zero-shot上表现明显弱于传统方法，经过fine-tuning后，效果有所提升，所以领域适用性并不好

总结

模型在数据集中存在的问题：

1. 实体匹配错误 （taobao -> alipay）39%
2. 数字匹配错误 （2016->2017）5%
3. 修饰词匹配错误 (吃完海鲜->早晨)9.4%
4. 语义理解错误 (从台北怎么去瑞芳-> 从瑞芳怎么去台北)1%
5. 鲁棒性(拼写错误和关键词敏感) 22.6%
   
   因此，模型在DuReader Retrieval数据集中仍存在较大的进步空间。

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