史上最强中文段落排序基准数据集诞生，30万真实查询，200万互联网段落，引爆信息检索界！

人工智能

2023-10-30 12:46:36

段落排序：信息洪流中的指路明灯

在这个信息爆炸的时代，我们每天都被大量的文本数据淹没。大海捞针般地寻找所需信息既耗时又令人沮丧。段落排序 应运而生，成为解决这一痛点的关键技术。

段落排序旨在从大量候选段落中挑选出最相关、最有价值的段落，将它们呈现给用户。它类似于搜索引擎中的搜索结果排序，但专门针对段落级的信息检索。

最近，SIGIR 2023 发布了迄今为止最大的中文段落排序基准数据集 。该数据集包含 30 万个真实查询和 200 万个互联网段落，由清华大学、北京大学等顶尖机构联合构建，具有极高的权威性和代表性。

数据集的独特之处

SIGIR 2023 中文段落排序基准数据集有几个关键优势：

规模空前： 包含 30 万个真实查询和 200 万个互联网段落，是目前规模最大的中文段落排序基准数据集。
质量上乘： 经过严格筛选和标注，具有极高的代表性和权威性。
覆盖面广： 涵盖了广泛的主题领域，包括新闻、科技、娱乐、健康等，具有很强的通用性。
开放共享： 该数据集免费向学术界和工业界开放，为段落排序模型的研发和评测提供了宝贵的资源。

数据集的应用价值

SIGIR 2023 中文段落排序基准数据集具有广泛的应用价值：

推动段落排序模型的研发： 为段落排序模型的研发提供了丰富的训练和测试数据，帮助研究人员开发出更有效、更准确的段落排序模型。
提升搜索引擎用户体验： 通过改进段落排序算法，可以显著提升搜索引擎用户体验，帮助用户快速获取所需信息。
促进问答系统、阅读理解等相关领域的发展： 段落排序技术在问答系统、阅读理解等相关领域也有着广泛的应用，该数据集的发布将推动这些领域的进一步发展。

SIGIR 2023 中文段落排序基准数据集的发布，标志着段落排序领域迈入了新的篇章。该数据集将成为段落排序模型研发和评测的标杆，推动段落排序技术不断进步，为信息检索领域带来新的突破。

代码示例

以下 Python 代码示例演示了如何使用 BM25 段落排序算法对段落进行排序：

import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 初始化 BM25 模型
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 文档分词和向量化
documents = ["段落1", "段落2", "段落3"]
X = vectorizer.fit_transform(documents)

# 计算查询与每个段落的余弦相似度
query = "查询词"
query_vector = vectorizer.transform([query])
cosine_similarities = cosine_similarity(query_vector, X)

# 对段落按相似度排序
ranked_documents = sorted(zip(cosine_similarities.flatten(), documents), reverse=True)