Information Retrieval: Recent Advances and Beyond

In this paper, we provide a detailed overview of the models used for information retrieval in the first and second stages of the typical processing chain. We discuss the current state-of-the-art models, including methods based on terms, semantic retrieval, and neural. Additionally, we delve into the key topics related to the learning process of these models. This way, this survey offers a comprehensive understanding of the field and is of interest for for researchers and practitioners entering/working in the information retrieval domain

Pretrained Transformers for Text Ranking: BERT and Beyond

The goal of text ranking is to generate an ordered list of texts retrieved from a corpus in response to a query. Although the most common formulation of text ranking is search, instances of the task can also be found in many natural language processing applications. This survey provides an overview of text ranking with neural network architectures known as transformers, of which BERT is the best-known example. The combination of transformers and self-supervised pretraining has been responsible for a paradigm shift in natural language processing (NLP), information retrieval (IR), and beyond. In this survey, we provide a synthesis of existing work as a single point of entry for practitioners who wish to gain a better understanding of how to apply transformers to text ranking problems and researchers who wish to pursue work in this area. We cover a wide range of modern techniques, grouped into two high-level categories: transformer models that perform reranking in multi-stage architectures and dense retrieval techniques that perform ranking directly. There are two themes that pervade our survey: techniques for handling long documents, beyond typical sentence-by-sentence processing in NLP, and techniques for addressing the tradeoff between effectiveness (i.e., result quality) and efficiency (e.g., query latency, model and index size). Although transformer architectures and pretraining techniques are recent innovations, many aspects of how they are applied to text ranking are relatively well understood and represent mature techniques. However, there remain many open research questions, and thus in addition to laying out the foundations of pretrained transformers for text ranking, this survey also attempts to prognosticate where the field is heading

Context-aware ranking : from search to dialogue

Les systèmes de recherche d'information (RI) ou moteurs de recherche ont été largement utilisés pour trouver rapidement les informations pour les utilisateurs. Le classement est la fonction centrale de la RI, qui vise à ordonner les documents candidats dans une liste classée en fonction de leur pertinence par rapport à une requête de l'utilisateur. Alors que IR n'a considéré qu'une seule requête au début, les systèmes plus récents prennent en compte les informations de contexte. Par exemple, dans une session de recherche, le contexte de recherche tel que le requêtes et interactions précédentes avec l'utilisateur, est largement utilisé pour comprendre l'intention de la recherche de l'utilisateur et pour aider au classement des documents. En plus de la recherche ad-hoc traditionnelle, la RI a été étendue aux systèmes de dialogue (c'est-à-dire, le dialogue basé sur la recherche, par exemple, XiaoIce), où on suppose avoir un grand référentiel de dialogues et le but est de trouver la réponse pertinente à l'énoncé courant d'un utilisateur. Encore une fois, le contexte du dialogue est un élément clé pour déterminer la pertinence d'une réponse. L'utilisation des informations contextuelles a fait l'objet de nombreuses études, allant de l'extraction de mots-clés importants du contexte pour étendre la requête ou l'énoncé courant de dialogue, à la construction d'une représentation neuronale du contexte qui sera utilisée avec la requête ou l'énoncé de dialogue pour la recherche. Nous remarquons deux d'importantes insuffisances dans la littérature existante. (1) Pour apprendre à utiliser les informations contextuelles, on doit extraire des échantillons positifs et négatifs pour l'entraînement. On a généralement supposé qu'un échantillon positif est formé lorsqu'un utilisateur interagit avec (clique sur) un document dans un contexte, et un un échantillon négatif est formé lorsqu'aucune interaction n'est observée. En réalité, les interactions des utilisateurs sont éparses et bruitées, ce qui rend l'hypothèse ci-dessus irréaliste. Il est donc important de construire des exemples d'entraînement d'une manière plus appropriée. (2) Dans les systèmes de dialogue, en particulier les systèmes de bavardage (chitchat), on cherche à trouver ou générer les réponses sans faire référence à des connaissances externes, ce qui peut facilement provoquer des réponses non pertinentes ou des hallucinations. Une solution consiste à fonder le dialogue sur des documents ou graphe de connaissances externes, où les documents ou les graphes de connaissances peuvent être considérés comme de nouveaux types de contexte. Le dialogue fondé sur les documents et les connaissances a été largement étudié, mais les approches restent simplistes dans la mesure où le contenu du document ou les connaissances sont généralement concaténés à l'énoncé courant. En réalité, seules certaines parties du document ou du graphe de connaissances sont pertinentes, ce qui justifie un modèle spécifique pour leur sélection. Dans cette thèse, nous étudions le problème du classement de textes en tenant compte du contexte dans le cadre de RI ad-hoc et de dialogue basé sur la recherche. Nous nous concentrons sur les deux problèmes mentionnés ci-dessus. Spécifiquement, nous proposons des approches pour apprendre un modèle de classement pour la RI ad-hoc basée sur des exemples d'entraîenemt sélectionnés à partir d'interactions utilisateur bruitées (c'est-à-dire des logs de requêtes) et des approches à exploiter des connaissances externes pour la recherche de réponse pour le dialogue. La thèse est basée sur cinq articles publiés. Les deux premiers articles portent sur le classement contextuel des documents. Ils traitent le problème ovservé dans les études existantes, qui considèrent tous les clics dans les logs de recherche comme des échantillons positifs, et prélever des documents non cliqués comme échantillons négatifs. Dans ces deux articles, nous proposons d'abord une stratégie d'augmentation de données non supervisée pour simuler les variations potentielles du comportement de l'utilisateur pour tenir compte de la sparcité des comportements des utilisateurs. Ensuite, nous appliquons l'apprentissage contrastif pour identifier ces variations et à générer une représentation plus robuste du comportement de l'utilisateur. D'un autre côté, comprendre l'intention de recherche dans une session de recherche peut représentent différents niveaux de difficulté - certaines intentions sont faciles à comprendre tandis que d'autres sont plus difficiles et nuancées. Mélanger directement ces sessions dans le même batch d'entraînement perturbera l'optimisation du modèle. Par conséquent, nous proposons un cadre d'apprentissage par curriculum avec des examples allant de plus faciles à plus difficiles. Les deux méthodes proposées obtiennent de meilleurs résultats que les méthodes existantes sur deux jeux de données de logs de requêtes réels. Les trois derniers articles se concentrent sur les systèmes de dialogue fondé les documents/connaissances. Nous proposons d'abord un mécanisme de sélection de contenu pour le dialogue fondé sur des documents. Les expérimentations confirment que la sélection de contenu de document pertinent en fonction du contexte du dialogue peut réduire le bruit dans le document et ainsi améliorer la qualité du dialogue. Deuxièmement, nous explorons une nouvelle tâche de dialogue qui vise à générer des dialogues selon une description narrative. Nous avons collecté un nouveau jeu de données dans le domaine du cinéma pour nos expérimentations. Les connaissances sont définies par une narration qui décrit une partie du scénario du film (similaire aux dialogues). Le but est de créer des dialogues correspondant à la narration. À cette fin, nous concevons un nouveau modèle qui tient l'état de la couverture de la narration le long des dialogues et déterminer la partie non couverte pour le prochain tour. Troisièmement, nous explorons un modèle de dialogue proactif qui peut diriger de manière proactive le dialogue dans une direction pour couvrir les sujets requis. Nous concevons un module de prédiction explicite des connaissances pour sélectionner les connaissances pertinentes à utiliser. Pour entraîner le processus de sélection, nous générons des signaux de supervision par une méthode heuristique. Les trois articles examinent comment divers types de connaissances peuvent être intégrés dans le dialogue. Le contexte est un élément important dans la RI ad-hoc et le dialogue, mais nous soutenons que le contexte doit être compris au sens large. Dans cette thèse, nous incluons à la fois les interactions précédentes avec l'utilisateur, le document et les connaissances dans le contexte. Cette série d'études est un pas dans la direction de l'intégration d'informations contextuelles diverses dans la RI et le dialogue.Information retrieval (IR) or search systems have been widely used to quickly find desired information for users. Ranking is the central function of IR, which aims at ordering the candidate documents in a ranked list according to their relevance to a user query. While IR only considered a single query in the early stages, more recent systems take into account the context information. For example, in a search session, the search context, such as the previous queries and interactions with the user, is widely used to understand the user's search intent and to help document ranking. In addition to the traditional ad-hoc search, IR has been extended to dialogue systems (i.e., retrieval-based dialogue, e.g., XiaoIce), where one assumes a large repository of previous dialogues and the goal is to retrieve the most relevant response to a user's current utterance. Again, the dialogue context is a key element for determining the relevance of a response. The utilization of context information has been investigated in many studies, which range from extracting important keywords from the context to expand the query or current utterance, to building a neural context representation used with the query or current utterance for search. We notice two important insufficiencies in the existing literature. (1) To learn to use context information, one has to extract positive and negative samples for training. It has been generally assumed that a positive sample is formed when a user interacts with a document in a context, and a negative sample is formed when no interaction is observed. In reality, user interactions are scarce and noisy, making the above assumption unrealistic. It is thus important to build more appropriate training examples. (2) In dialogue systems, especially chitchat systems, responses are typically retrieved or generated without referring to external knowledge. This may easily lead to hallucinations. A solution is to ground dialogue on external documents or knowledge graphs, where the grounding document or knowledge can be seen as new types of context. Document- and knowledge-grounded dialogue have been extensively studied, but the approaches remain simplistic in that the document content or knowledge is typically concatenated to the current utterance. In reality, only parts of the grounding document or knowledge are relevant, which warrant a specific model for their selection. In this thesis, we study the problem of context-aware ranking for ad-hoc document ranking and retrieval-based dialogue. We focus on the two problems mentioned above. Specifically, we propose approaches to learning a ranking model for ad-hoc retrieval based on training examples selected from noisy user interactions (i.e., query logs), and approaches to exploit external knowledge for response retrieval in retrieval-based dialogue. The thesis is based on five published articles. The first two articles are about context-aware document ranking. They deal with the problem in the existing studies that consider all clicks in the search logs as positive samples, and sample unclicked documents as negative samples. In the first paper, we propose an unsupervised data augmentation strategy to simulate potential variations of user behavior sequences to take into account the scarcity of user behaviors. Then, we apply contrastive learning to identify these variations and generate a more robust representation for user behavior sequences. On the other hand, understanding the search intent of search sessions may represent different levels of difficulty -- some are easy to understand while others are more difficult. Directly mixing these search sessions in the same training batch will disturb the model optimization. Therefore, in the second paper, we propose a curriculum learning framework to learn the training samples in an easy-to-hard manner. Both proposed methods achieve better performance than the existing methods on two real search log datasets. The latter three articles focus on knowledge-grounded retrieval-based dialogue systems. We first propose a content selection mechanism for document-grounded dialogue and demonstrate that selecting relevant document content based on dialogue context can effectively reduce the noise in the document and increase dialogue quality. Second, we explore a new task of dialogue, which is required to generate dialogue according to a narrative description. We collect a new dataset in the movie domain to support our study. The knowledge is defined as a narrative that describes a part of a movie script (similar to dialogues). The goal is to create dialogues corresponding to the narrative. To this end, we design a new model that can track the coverage of the narrative along the dialogues and determine the uncovered part for the next turn. Third, we explore a proactive dialogue model that can proactively lead the dialogue to cover the required topics. We design an explicit knowledge prediction module to select relevant pieces of knowledge to use. To train the selection process, we generate weak-supervision signals using a heuristic method. All of the three papers investigate how various types of knowledge can be integrated into dialogue. Context is an important element in ad-hoc search and dialogue, but we argue that context should be understood in a broad sense. In this thesis, we include both previous interactions and the grounding document and knowledge as part of the context. This series of studies is one step in the direction of incorporating broad context information into search and dialogue

Explainable Information Retrieval: A Survey

Explainable information retrieval is an emerging research area aiming to make transparent and trustworthy information retrieval systems. Given the increasing use of complex machine learning models in search systems, explainability is essential in building and auditing responsible information retrieval models. This survey fills a vital gap in the otherwise topically diverse literature of explainable information retrieval. It categorizes and discusses recent explainability methods developed for different application domains in information retrieval, providing a common framework and unifying perspectives. In addition, it reflects on the common concern of evaluating explanations and highlights open challenges and opportunities.Comment: 35 pages, 10 figures. Under revie

PARADE: Passage Representation Aggregation for Document Reranking

We present PARADE, an end-to-end Transformer-based model that considers document-level context for document reranking. PARADE leverages passage-level relevance representations to predict a document relevance score, overcoming the limitations of previous approaches that perform inference on passages independently. Experiments on two ad-hoc retrieval benchmarks demonstrate PARADE's effectiveness over such methods. We conduct extensive analyses on PARADE's efficiency, highlighting several strategies for improving it. When combined with knowledge distillation, a PARADE model with 72\% fewer parameters achieves effectiveness competitive with previous approaches using BERT-Base. Our code is available at \url{https://github.com/canjiali/PARADE}

Pretrained Language Model based Web Search Ranking: From Relevance to Satisfaction

Search engine plays a crucial role in satisfying users' diverse information needs. Recently, Pretrained Language Models (PLMs) based text ranking models have achieved huge success in web search. However, many state-of-the-art text ranking approaches only focus on core relevance while ignoring other dimensions that contribute to user satisfaction, e.g., document quality, recency, authority, etc. In this work, we focus on ranking user satisfaction rather than relevance in web search, and propose a PLM-based framework, namely SAT-Ranker, which comprehensively models different dimensions of user satisfaction in a unified manner. In particular, we leverage the capacities of PLMs on both textual and numerical inputs, and apply a multi-field input that modularizes each dimension of user satisfaction as an input field. Overall, SAT-Ranker is an effective, extensible, and data-centric framework that has huge potential for industrial applications. On rigorous offline and online experiments, SAT-Ranker obtains remarkable gains on various evaluation sets targeting different dimensions of user satisfaction. It is now fully deployed online to improve the usability of our search engine

Large Language Models for Information Retrieval: A Survey

As a primary means of information acquisition, information retrieval (IR) systems, such as search engines, have integrated themselves into our daily lives. These systems also serve as components of dialogue, question-answering, and recommender systems. The trajectory of IR has evolved dynamically from its origins in term-based methods to its integration with advanced neural models. While the neural models excel at capturing complex contextual signals and semantic nuances, thereby reshaping the IR landscape, they still face challenges such as data scarcity, interpretability, and the generation of contextually plausible yet potentially inaccurate responses. This evolution requires a combination of both traditional methods (such as term-based sparse retrieval methods with rapid response) and modern neural architectures (such as language models with powerful language understanding capacity). Meanwhile, the emergence of large language models (LLMs), typified by ChatGPT and GPT-4, has revolutionized natural language processing due to their remarkable language understanding, generation, generalization, and reasoning abilities. Consequently, recent research has sought to leverage LLMs to improve IR systems. Given the rapid evolution of this research trajectory, it is necessary to consolidate existing methodologies and provide nuanced insights through a comprehensive overview. In this survey, we delve into the confluence of LLMs and IR systems, including crucial aspects such as query rewriters, retrievers, rerankers, and readers. Additionally, we explore promising directions within this expanding field