Multi-stage ranking pipelines have been a practical solution in modern search systems, where the first-stage retrieval is to return a subset of candidate documents, and latter stages attempt to re-rank those candidates. Unlike re-ranking stages going through quick technique shifts during past decades, the first-stage retrieval has long been dominated by classical term-based models. Unfortunately, these models suffer from the vocabulary mismatch problem, which may block re-ranking stages from relevant documents at the very beginning. Therefore, it has been a long-term desire to build semantic models for the first-stage retrieval that can achieve high recall efficiently. Recently, we have witnessed an explosive growth of research interests on the first-stage semantic retrieval models. We believe it is the right time to survey current status, learn from existing methods, and gain some insights for future development. In this paper, we describe the current landscape of the first-stage retrieval models under a unified framework to clarify the connection between classical term-based retrieval methods, early semantic retrieval methods and neural semantic retrieval methods. Moreover, we identify some open challenges and envision some future directions, with the hope of inspiring more researches on these important yet less investigated topics.


翻译:多阶段排名管道是现代搜索系统的一个实际解决办法,在现代搜索系统中,第一阶段的检索是归还一组候选文件,而后阶段则是试图重新排列这些候选人。与过去几十年经历快速技术转变的重新排名阶段不同,第一阶段的检索长期以来一直以传统的基于术语的模式为主。不幸的是,这些模型存在词汇错配问题,可能从一开始就阻碍相关文件的重新排序阶段。因此,为第一阶段的检索建立语义模型是一个长期的愿望,可以有效地实现高忆及。最近,我们看到第一阶段的语义检索模式的研究兴趣急剧增长。我们认为,现在正是调查现状、学习现有方法并为未来发展获得一些见解的合适时机。在本文件中,我们描述了在统一框架下第一阶段的检索模型现状,以澄清基于传统术语的检索方法、早期语义检索方法和神经语义检索方法之间的联系。此外,我们发现了一些公开的挑战,并设想了一些未来的方向,希望能够激发更多关于这些重要但调查较少的专题的研究。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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