(4강) Passage Retrieval - Sparse Embedding
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단어기반 문서 검색
문서 검색이란 어떤 문제인지에 대해 알아보고 문서를 검색하는 방법
검색을 위해 문서를 embedding 형태로 변환해주는 passage embedding 소개
sparse embedding, TF-IDF 에 대해 소개
[Reference + Further Reading]
⇒ text feature extractor 부분 참고
질문(Query)에 맞는 문서(Passage)를 찾는 것.
open-domain Question Answering: 대규모의 문서중에서 질문에 대한 답을 찾는 Task
질문에 대한 문서를 찾는 passage retrieval
질문에 대한 답을 찾는 MRC
Query와 Passage를 임베딩한 뒤 유사도로 랭킹을 매기고, 유사도가 가장 높은 Passage를 선택
Passage에 대한 임베딩은 미리 만들어 두게 되고, 실시간으로 Query에 대한 임베딩을 통해 유사도를 측정한다.
passage embedding의 벡터공간
벡터화 된 passage를 이용하여 passage간의 유사도 등을 알고리즘으로 계산할 수 있
BoW를 구성하는 방법 -> n-gram
unigram(1-gram): It was the best of times => It, was, the, best, of, times
bigram(2-gram): It was the best of times => It was, was the, the best, best of, of times
Term value 를 결정하는 방법
Term이 document에 등장하는지(binary)
Term이 몇번 등장하는지 (term frequency), 등. (e.g. TF-IDF)
Dimension of embedding vector -> number of terms
등장하는 단어가 많아질수록 증가
N-gram의 n이 커질수록 증가 (최대 n제곱개만큼 커질 수 있음)
Term overlap을 정확하게 잡아 내야 할 때 유용하다.
실제로 그 단어가 문장에 포함되어있는지를 체크하기에 좋음
반면, 의미(semantic)가 비슷하지만 다른 단어인 경우 비교가 불가
Term Frequency (TF): 단어의 등장 빈도
Inverse Document Frequency (IDF): 단어가 제공하는 정보의 양
ex) It was the best of times
it, was, the, of : 자주 등장하지만 제공하는 정보량이 적음
best, times: 더 많은 정보를 제공
해당 문서 내 단어의 등장 빈도
Raw count
Adjusted for doc length: raw count / num words (TF)
Other variants: binary, log normalization
단어가 제공하는 정보의 양
DF(document frequency) = Term t가 등장한 document의 개수
the 같은 term은 모든 문서에 나타날 것이다. -> log1 = 0
N: 총 Document의 갯수
TF-IDF(t, d): TF-IDF for term t in document d
a, the 등의 관사는 위 3.3) 에서 본 것과 같이 DF의 값이 0에 가까워 TF-IDF 값이 작다.
자주 등장하지 않는 고유명사(사람이름, 지명)는 IDF값이 커지면서 전체적인 TF-IDF의 값이 증가한다.
위 두 가정은 많은 수의 document를 가질 때 일반적으로 나타나는 현상으로 봐야한다.
TF-IDF 의 개념을 바탕으로, 문서의 길이까지 고려하여 점수를 매김
TF 값에 한계를 두어 일정한 범위를 유지하도록 둠
평균적인 문서의 길이보다 더 은 문서에서 단어가 매칭된 경우 그 문서에 대해 가중치를 부여
실제 검색엔진, 추천 시스템 등에서 아직까지도 많이 사용되는 알고리즘
, 내적 곱 같은 탐색법을 사용한다.
