Fortschritte bei der Abfrage-Auto-Vervollständigung: Einführung von Trie-NLG

Die automatische Vervollständigung von Suchanfragen (QAC) hilft Nutzern, indem sie mögliche Vervollständigungen für ihre Suchanfragen vorschlägt, während sie tippen. Diese Funktion ist nützlich, um den Nutzern zu helfen, ihre Informationsbedürfnisse effizienter auszudrücken. Traditionelle QAC-Systeme basieren auf historischen Protokollen von Anfragen und verwenden Tries, das sind baumartige Strukturen, um die beliebtesten Vervollständigungen für ein bestimmtes Präfix zu finden. Allerdings gibt es zwei grosse Herausforderungen: Kurze Präfixe führen oft zu irrelevanten Vorschlägen, und unerforschte Präfixe haben keine aufgezeichneten Daten, was es schwierig macht, Vorschläge zu machen.

Um diese Probleme anzugehen, haben neuere Ansätze personalisierte Modelle zur natürlichen Sprachgenerierung (NLG) untersucht, die den Kontext vorheriger Anfragen nutzen, um die Vorschläge für beide Herausforderungen zu verbessern. Diese NLG-Modelle haben jedoch Einschränkungen, wie das Einbeziehen potenziell irrelevanter vorheriger Anfragen und die Unfähigkeit, die historische Beliebtheit von Anfragen zu berücksichtigen. Das führte zur Schaffung eines neuen Modells namens Trie-NLG, das die Stärken sowohl von Tries als auch von NLG-Modellen kombiniert. Trie-NLG nutzt Daten aus einem Trie für beliebte Vervollständigungen und Sitzungsanfragen für die Personalisierung, was zu einer besseren Leistung bei der Generierung relevanter Vorschläge führt.

#Was ist automatische Suchanfrage-Vervollständigung?

Die automatische Vervollständigung von Suchanfragen ist eine Funktion in modernen Suchmaschinen, die vollständige Anfragen basierend auf dem, was der Nutzer bisher eingegeben hat, vorschlägt. Wenn ein Nutzer eine partielle Anfrage eingibt, empfiehlt das QAC-System vollständige Anfragen, um dem Nutzer zu helfen, seine Suchaufgabe schneller abzuschliessen. Das ist besonders wichtig, weil das Eingeben einer vollständigen Suchanfrage zeitaufwendig sein kann.

Der QAC-Prozess umfasst normalerweise zwei Phasen: das Abrufen von Kandidaten und das Bewerten von Kandidaten. In der Phase des Abrufens von Kandidaten wird eine Liste potenzieller Vervollständigungen gesammelt. Die gängigste Methode dafür ist die Verwendung eines Tries, der schnellen Zugriff auf historische Protokolle von Anfragen bietet und die beliebtesten Vervollständigungen basierend auf einem bestimmten Präfix vorschlägt. Allerdings sind nicht alle Situationen einfach. Kurze Präfixe können mehrdeutig sein, und es gibt möglicherweise Präfixe, die noch nie verwendet wurden, was zu keinen verfügbaren Vorschlägen führt.

#Herausforderungen bei der automatischen Suchanfrage-Vervollständigung

1. Kurze Präfixe: Kurze Präfixe sind oft mehrdeutig und können vielen potenziellen Vervollständigungen entsprechen. Wenn ein Nutzer beispielsweise "go" eingibt, könnte das System Vervollständigungen wie "google" oder "good" vorschlagen, aber diese Vorschläge stimmen vielleicht nicht mit der wahren Absicht des Nutzers überein. Traditionelle QAC-Systeme könnten die Beliebtheit priorisieren, was nicht unbedingt zu Relevanz führt.

2. Unerforschte Präfixe: Das sind Präfixe, die noch nie in historischen Daten erschienen sind, was bedeutet, dass traditionelle Methoden keine Informationen bieten können. Wenn ein Nutzer einen neuen Satz eingibt, der noch nie zuvor gesucht wurde, kann das System keine relevanten Vervollständigungen anbieten.

Um diese Probleme anzugehen, haben einige Entwickler auf Sequenz-zu-Sequenz (seq2seq) Modelle zurückgegriffen. Diese ausgeklügelten NLG-Modelle auf Basis neuronaler Netzwerke können relevante Sitzungsinformationen nutzen, um auf den Nutzer zugeschnittene Vervollständigungen vorzuschlagen. Allerdings stehen auch diese Modelle vor Herausforderungen. Sie können die historische Beliebtheit von Anfragen nicht einfach einbeziehen, was bedeutet, dass sie möglicherweise relevante Vorschläge verpassen, die die Nutzer basierend auf dem, was in der Vergangenheit beliebt war, erwarten könnten.

#Die Lösung: Trie-NLG

Trie-NLG ist ein neuartiger Ansatz, der die personalisierten Vorschläge von NLG-Modellen mit den Beliebtheits-Signalen aus Tries kombiniert. Dieses Modell ist darauf ausgelegt, bessere Vervollständigungen von Suchanfragen zu generieren, insbesondere für kurze und unerforschte Präfixe.

#So funktioniert Trie-NLG

Das Trie-NLG-Modell arbeitet, indem es beliebte Vervollständigungen aus einem Trie extrahiert. Der verwendete Trie wurde aus einer erheblichen Menge von Abfragedaten über 1,5 Jahre aufgebaut, was eine robuste Grundlage zur Generierung von Vorschlägen bietet. Das Modell sucht das vom Nutzer angegebene Präfix und ruft die relevantesten Vervollständigungen aus dem Trie ab.

Für Präfixe, die keine aufgezeichneten Vervollständigungen haben, verwendet Trie-NLG einen sekundären Trie, der als Suffix-Trie bezeichnet wird. Dieser Trie ist darauf ausgelegt, Suffixe von Anfragen so zu behandeln, dass synthetische Vervollständigungen selbst für unerforschte Präfixe bereitgestellt werden können. Wenn ein Nutzer beispielsweise "kindle e-reader" eingibt und der Haupt-Trie keine Übereinstimmungen hat, könnte der Suffix-Trie Vorschläge basierend auf gängigen Suffixen wie "kindle e-reader book" oder "kindle e-reader price" haben.

Nachdem Kontext aus beiden Tries gesammelt wurde, übergibt Trie-NLG diese Informationen zusammen mit relevanten Sitzungsanfragen an ein NLG-Modell. Dieses Modell generiert dann die möglichen Vervollständigungen basierend auf den kombinierten Eingabedaten.

#Vorteile von Trie-NLG

1. Verbesserte Relevanz: Durch die Nutzung sowohl der Beliebtheits-Signale aus historischen Daten als auch der personalisierten Sitzungsdaten kann Trie-NLG im Vergleich zu traditionellen Methoden relevantere Vorschläge machen.

2. Umgang mit kurzen und unerforschten Präfixen: Das Modell ist speziell darauf ausgelegt, die mit kurzen und unerforschten Präfixen verbundenen Probleme zu bewältigen. Es kann nützliche Vorschläge anbieten, selbst wenn es wenig oder keine historischen Daten für ein bestimmtes Präfix gibt.

3. Verbesserte Leistung: Tests mit verschiedenen QAC-Datensätzen zeigen, dass Trie-NLG bestehende hochmoderne Modelle bei der Vorschlagserstellung von Suchanfragen übertrifft.

#Experimentelles Design und Ergebnisse

Um die Effektivität von Trie-NLG zu validieren, wurden Experimente mit zwei grossen Datensätzen durchgeführt: Bing-Abfrageprotokollen und AOL-öffentlichen Abfrageprotokollen. Diese Datensätze wurden sorgfältig vorverarbeitet, um Rauschen zu entfernen und sicherzustellen, dass nur qualitativ hochwertige Daten zum Training des Modells verwendet wurden.

Die Leistung von Trie-NLG wurde gegen mehrere Basislinienmodelle evaluiert, darunter traditionelle trie-basierte Modelle und andere fortschrittliche NLG-Modelle wie BART und T5. Die verwendeten Metriken zur Bewertung umfassten den durchschnittlichen reziproken Rang (MRR), ein Mass dafür, wie gut die Vorschläge des Modells mit den tatsächlichen Anfragen übereinstimmen, und BLEU-Werte, die helfen, die Qualität der generierten Vervollständigungen zu bewerten.

#Überblick über die Ergebnisse

Die Ergebnisse zeigten eine signifikante Verbesserung mit dem Trie-NLG-Modell im Vergleich zu bestehenden Modellen. Im Durchschnitt stieg die Leistung bei verschiedenen Metriken erheblich an. Die Verbesserungen bestätigten die Hypothese, dass die Kombination von Trie-Kontext mit personalisierten Sitzungsdaten zu einer besseren Auto-Vervollständigungsleistung führt.

#Leistungsanalyse

#Kurze Präfixe

Die Analyse, wie Trie-NLG mit kurzen Präfixen abschneidet, war besonders aufschlussreich. Es stellte sich heraus, dass während traditionelle Modelle mit diesen Arten von Anfragen Schwierigkeiten hatten, die Nutzung zusätzlicher Kontexte von Trie-Suchen es Trie-NLG ermöglichte, erheblich besser abzuschneiden und sogar relevante Vorschläge zu liefern, die andere Modelle nicht generieren konnten.

#Unerforschte Präfixe

Bei unerforschten Präfixen waren die Ergebnisse ebenfalls ermutigend. Während Standardmodelle aufgrund mangelnder Daten keine Vorschläge machen konnten, füllten die synthetischen Vervollständigungen von Trie-NLG diese Lücke und demonstrierten die Fähigkeit des Modells, sich anzupassen und sinnvolle Vervollständigungen zu generieren, selbst ohne vorherige Daten.

#Laufzeit und Effizienz

Während der Experimente zeigte die Laufzeitanalyse, dass Trie-NLG in Bezug auf die Geschwindigkeit mit anderen NLG-Modellen vergleichbar abschneidet. Die Trie-Suchen waren schnell, was das gesamte Modell effizient für Echtzeit-Tasks der automatischen Suchanfrage-Vervollständigung macht.

#Zukünftige Richtungen

Obwohl Trie-NLG vielversprechende Ergebnisse gezeigt hat, gibt es Bereiche für zukünftige Erkundungen:

1. Rauschen filtern: Nicht alle Sitzungsanfragen sind relevant, und einige könnten Rauschen einführen, was zu schlechten Vorschlägen führt. Zukünftige Arbeiten werden sich darauf fokussieren, den Auswahlprozess zu verfeinern, um nur die relevantesten Anfragen für den Kontext des Nutzers beizubehalten.

2. Modelle in Echtzeit: Die Untersuchung von Methoden, die bessere Vorschläge in Echtzeit abrufen können, anstatt ausschliesslich auf statische Trie-Vervollständigungen zu setzen, könnte die Leistung weiter verbessern.

3. Mehrsprachige Unterstützung: Die Erweiterung der in Trie-NLG verwendeten Ansätze zur Unterstützung mehrerer Sprachen würde das Tool vielseitiger machen und einer breiteren Nutzerbasis zugutekommen.

#Fazit

Die automatische Vervollständigung von Suchanfragen ist eine wesentliche Funktion moderner Suchmaschinen, und Modelle wie Trie-NLG stellen einen bedeutenden Fortschritt bei der Verbesserung ihrer Effektivität dar. Durch die Kombination der Stärken personalisierter Vorschläge mit historischen Beliebtheitsdaten bietet Trie-NLG eine Lösung, die traditionelle Herausforderungen im Zusammenhang mit kurzen und unerforschten Präfixen überwindet. Die Ergebnisse der Tests zeigen das Potenzial des Modells, die Nutzererfahrung zu verbessern, indem genauer und relevanter Vervollständigungen von Suchanfragen generiert werden.

Während sich die Technologie weiterentwickelt, könnten Methoden wie Trie-NLG den Weg für noch personalisierte und effizientere Sucherlebnisse in der Zukunft ebnen.