DocReLM: Mastering Document Retrieval with Language Model

📄 arXiv: 2405.11461v1 📥 PDF

作者: Gengchen Wei, Xinle Pang, Tianning Zhang, Yu Sun, Xun Qian, Chen Lin, Han-Sen Zhong, Wanli Ouyang

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-05-19

💡 一句话要点

DocReLM：利用大型语言模型提升文档检索性能，显著优于现有系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文档检索 大型语言模型 领域自适应 语义理解 学术搜索

📋 核心要点

  1. 学术文档数量庞大，现有检索系统难以有效理解论文中的语义和领域知识，导致检索效果不佳。
  2. 利用大型语言模型生成领域特定数据训练检索器和重排序器，提升系统对学术文档语义的理解能力。
  3. 通过大型语言模型分析检索结果的参考文献，挖掘潜在相关文档，进一步提升检索性能。

📝 摘要（中文）

面对超过2亿篇已发表的学术文档以及每年数百万篇新增文档，学术研究人员面临着在浩瀚语料库中搜索信息的挑战。然而，现有的检索系统难以理解学术论文中存在的语义和领域知识。本文证明，通过利用大型语言模型，文档检索系统可以获得先进的语义理解能力，显著优于现有系统。我们的方法包括使用大型语言模型生成的领域特定数据来训练检索器和重排序器。此外，我们利用大型语言模型从检索到的论文的参考文献中识别候选文档，以进一步提高性能。我们使用量子物理和计算机视觉领域的学术研究人员标注的测试集来评估我们系统的性能。结果表明，DocReLM在计算机视觉领域的Top 10准确率达到44.12%，而Google Scholar为15.69%，在量子物理领域提高到36.21%，而Google Scholar为12.96%。

🔬 方法详解

问题定义：现有学术文档检索系统难以有效理解学术论文中蕴含的深层语义和领域知识，导致检索结果的相关性和准确性较低。尤其是在特定领域，通用检索系统难以满足专业研究人员的需求。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和生成能力，构建一个领域自适应的文档检索系统。通过LLM生成领域相关的数据，并以此训练检索器和重排序器，使系统能够更好地理解和匹配用户的查询意图。

技术框架：DocReLM包含以下主要模块：1) 领域数据生成模块：利用LLM生成特定领域的训练数据。2) 检索器训练模块：使用生成的数据训练文档检索器，使其能够快速检索出候选文档。3) 重排序器训练模块：使用生成的数据训练重排序器，对检索器返回的候选文档进行排序，提高检索结果的准确性。4) 参考文献挖掘模块：利用LLM分析检索结果的参考文献，挖掘潜在相关的文档，并将其加入候选集。

关键创新：DocReLM的关键创新在于利用LLM生成领域特定的训练数据，从而使检索器和重排序器能够更好地理解和处理特定领域的学术文档。此外，通过LLM分析参考文献，可以发现传统检索方法难以发现的潜在相关文档。

关键设计：论文中使用了领域相关的语料库来微调LLM，使其能够生成更符合领域特征的数据。检索器和重排序器使用了Transformer架构，并针对学术文档的特点进行了优化。参考文献挖掘模块使用了基于LLM的文本相似度计算方法，筛选出与查询相关的参考文献。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DocReLM在量子物理和计算机视觉两个领域的测试集上取得了显著的性能提升。在计算机视觉领域，Top 10 准确率达到 44.12%，远高于 Google Scholar 的 15.69%。在量子物理领域，Top 10 准确率提升至 36.21%，而 Google Scholar 仅为 12.96%。实验结果表明，DocReLM 在学术文档检索方面具有显著优势。

🎯 应用场景

DocReLM可应用于学术研究、科技情报分析等领域，帮助研究人员快速准确地找到所需文献，提高科研效率。该系统还可扩展到其他专业领域，例如医学、法律等，为专业人士提供高效的文档检索服务。未来，该技术有望与知识图谱等技术结合，实现更智能化的信息检索和知识发现。

📄 摘要（原文）

With over 200 million published academic documents and millions of new documents being written each year, academic researchers face the challenge of searching for information within this vast corpus. However, existing retrieval systems struggle to understand the semantics and domain knowledge present in academic papers. In this work, we demonstrate that by utilizing large language models, a document retrieval system can achieve advanced semantic understanding capabilities, significantly outperforming existing systems. Our approach involves training the retriever and reranker using domain-specific data generated by large language models. Additionally, we utilize large language models to identify candidates from the references of retrieved papers to further enhance the performance. We use a test set annotated by academic researchers in the fields of quantum physics and computer vision to evaluate our system's performance. The results show that DocReLM achieves a Top 10 accuracy of 44.12% in computer vision, compared to Google Scholar's 15.69%, and an increase to 36.21% in quantum physics, while that of Google Scholar is 12.96%.