【CIKM2020】利用自注意力网络使搜索结果多样化

搜索结果多样化的目标是使得检索得到的结果能够尽量覆盖用户提出问题的所有子话题。已有的多样化排序方法通常基于贪心选择(Greedy Selection)过程，独立地将每一个候选文档与已选中的文档序列进行比较，选择每一个排序位置的最佳文档，生成最后的文档排序。而相关研究证明由于各候选文档的边际信息收益并非彼此独立，贪心选择得到的各个局部最优解将难以导向全局最佳排序。本文介绍了一种基于自注意力网络(Self-Attention Network)的方法，可以同步地衡量全体候选文档间的关系，以及候选文档对不同用户意图的覆盖程度，有效地克服原有方法受限于贪心选择过程的局限性，并在TRECWebTrack09-12数据集上获得更好的性能。

https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3340531.3411914