MS MARCO Web Search: 推动搜索技术进步的大规模网络数据集
在人工智能和深度学习技术飞速发展的今天,搜索引擎作为人们获取信息的重要入口,其技术水平的提升备受关注。为了推动搜索和信息检索领域的研究进展,微软研究院近期发布了一个名为MS MARCO Web Search的大规模网络数据集。这个数据集具有规模大、数据真实、信息丰富等特点,为研究人员提供了一个接近真实搜索场景的实验平台。
数据集概况
MS MARCO Web Search数据集的核心是包含了1000万条来自93种语言的独特查询,以及与这些查询相关的数百万条已标记的查询-文档对。这些数据均来自微软Bing搜索引擎的真实搜索日志,因此能够很好地反映真实世界中用户的搜索行为和需求。
作为文档语料库,该数据集采用了ClueWeb22数据集,其中包含了约100亿个高质量网页。这个规模足以代表网络规模的数据。每个网页还包含了丰富的信息,如:
- 网页渲染后的可视化表示
- 原始HTML结构
- 清洗后的文本内容
- 语义注释
- 由工业级文档理解系统标注的语言和主题标签
这些丰富的信息为研究人员提供了多角度分析和利用网页内容的可能性。
三大挑战任务
MS MARCO Web Search数据集提出了三个挑战任务,旨在推动机器学习和信息检索系统研究领域的创新:
- 嵌入模型排序任务
该任务要求参与者在给定查询的情况下,从完整的文档集合中对文档进行相关性排序。参与者可以提交最多100个文档。这个任务主要评估嵌入模型的质量,包括平均倒数排名(MRR)、召回率、吞吐量(QPS)和延迟等指标。
- 嵌入检索排序任务
这个任务聚焦于嵌入检索算法/系统的性能和准确性。参与者需要使用基线模型生成的嵌入向量作为ANN向量集。任务目标是在保持良好系统性能的同时,最小化近似搜索和暴力搜索之间的准确性差距。评估指标包括ANN召回率、吞吐量和延迟。
- 端到端检索排序任务
这个任务鼓励各种解决方案,包括嵌入模型加ANN系统、倒排索引解决方案、混合解决方案、神经索引器和大型语言模型等。主要目标是研究在大规模数据可用时,哪些检索方法效果最好,哪些方法最具成本效益。
数据集特点及意义
MS MARCO Web Search数据集具有以下几个突出特点:
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规模大 数据集包含了1000万条查询和100亿个网页文档,这个规模足以代表真实的网络搜索场景。
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数据真实 所有查询和点击数据均来自Bing搜索引擎的真实日志,能够真实反映用户行为。
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信息丰富 除了基本的查询-文档对外,还包含了网页的多维度信息,为深入研究提供了可能。
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多语言支持 涵盖93种语言的查询,具有很强的国际化特征。
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具有挑战性的任务 设置了3个难度递进的任务,能够全面评估检索系统的各个环节。
这个数据集的发布,对搜索和信息检索领域的研究具有重要意义:
- 为研究人员提供了一个接近真实场景的大规模实验平台
- 推动了端到端检索系统的研究,而不仅仅局限于某个环节
- 鼓励在保证检索质量的同时兼顾系统效率,更贴近工业应用需求
- 通过公开数据集和评测任务,促进了该领域的开放创新
使用方法及注意事项
研究人员可以通过以下步骤使用MS MARCO Web Search数据集:
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下载数据集 数据集分为100M和10B两个版本,可以根据需要选择下载。数据包括查询集、相关性标注、文档ID映射等。
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准备文档集 需要自行下载ClueWeb22文档集作为检索的目标文档库。
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选择参与的任务 可以选择参与嵌入模型、嵌入检索或端到端检索三个任务中的一个或多个。
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开发系统并生成结果 根据任务要求开发检索系统,并生成符合格式的结果文件。
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提交评测 将结果提交到官方平台进行评测,获得各项性能指标。
在使用该数据集时,需要注意以下几点:
- 仅限非商业研究用途
- 禁止使用数据集之外的其他数据资源
- 遵守数据集的使用条款和许可协议
- 在发表相关研究成果时需要引用官方论文
结语
MS MARCO Web Search的发布,为搜索与信息检索领域的研究提供了一个前所未有的机遇。这个大规模、真实、丰富的数据集,加上富有挑战性的评测任务,必将推动该领域技术的快速进步。我们期待看到更多创新的检索算法和系统在这个平台上诞生,最终服务于亿万网民,让搜索变得更加智能、高效。
研究人员如果对这个数据集感兴趣,可以访问MS MARCO Web Search官方GitHub仓库获取更多详细信息。让我们共同努力,推动搜索技术再上新台阶!
