arXiv-2022-An Analysis of Fusion Functions for Hybrid Retrieval #374
Description
Summary:
本文分析了文本搜索中混合搜索的融合函数，具体探讨了词汇搜索和语义搜索的融合方法，包括凸结合（Convex Combination, CC）和相互排名融合（Reciprocal Rank Fusion, RRF），并揭示了它们各自的优点和潜在问题。研究发现，RRF对参数敏感，而CC对分数正则化的选择一般不敏感，CC在域内和域外设置中均优于RRF。此外，CC在少量训练例的情况下，能够有效调整目标域唯一参数。
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重要要点
混合搜索的重要性：
词汇搜索和语义搜索互为补充，融合可以提高搜索质量。
融合方法的比较：
比较了凸结合（CC）和相互排名融合（RRF）两种融合方法。
CC对分数正则化一般不敏感，而RRF对参数敏感。
CC的优势：
CC在域内和域外设置中均表现出优于RRF的性能。
CC能够在少量训练数据情况下高效调整参数。
RRF的问题：
RRF对参数敏感，尤其在域外数据集上难以泛化。
忽略分数分布，可能丢弃重要信息。
正则化的作用：
在凸结合中，分数正则化很重要，但具体正则化方法选择并不那么重要。
结论
本文详细分析了混合搜索中融合函数的特性，表明凸结合（CC）优于相互排名融合（RRF）。CC对分数正则化选择一般不敏感，能在少量训练例下高效调整，且在域内外数据集中表现一致。而RRF对参数敏感，尤其在域外数据集上难以泛化。本文的分析为混合搜索研究提供了重要见解。
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Thoughts:
下面是Elasticsearch的文章，提供了CC和RBF两种融合方法
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