1、基于预训练Transformer的文本排序技术解析

基于预训练Transformer的文本排序技术解析

1. 文本排序概述

文本排序的目标是根据用户的特定查询，从语料库中检索出文本并生成有序列表。最常见的文本排序形式是搜索，搜索引擎会根据用户查询，生成按相关性排序的文本列表，如网页、科研论文、新闻文章、推文等。在这种情况下，相关文本是指与用户请求主题相关且能满足用户信息需求的文本。

用户进行关键词搜索时，通常在搜索框中输入几个查询词，然后会得到包含排序后文本表示的结果。这些结果有多种称呼，如排名列表、命中列表、命中结果、“十个蓝色链接”或搜索引擎结果页面（SERPs）。排序后文本的表示通常包括标题、关联元数据、从文本中提取的“摘要”（例如，突出显示用户查询词的上下文关键词摘要）以及指向原始来源的链接。

2. Transformer模型的影响

Transformer模型引发了自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）领域的范式转变。其中，谷歌在2018年10月推出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是最著名的示例。这些预训练的Transformer模型在自然语言处理和信息检索等领域带来了显著的质量提升，在文本排序方面，BERT的效果无疑优于以往的方法，这一结果在许多文本排序任务、领域和问题表述中都得到了广泛验证。

Transformer模型的影响不仅局限于学术研究。2019年10月，谷歌博客文章证实公司通过将BERT模型应用于排名和特色摘要，改进了搜索功能。同年11月，微软博客文章也报道称使用大型Transformer模型为必应用户带来了显著的搜索体验提升。此外，Transformer模型在机器翻译等领域