Implementation of a "Deep Relevance Matching Model" (DRMM) for Ad-hoc Retrieval
- "A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval" - Jiafeng Guo, Yixing Fan, Qingyao Ai, W. Bruce Croft (https://arxiv.org/abs/1711.08611)
- Terrier IR platform (http://terrier.org/)
- Word2Vec (https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html)
The repository is organized as follows:
- data: here there will be TIPSTER (TREC Robust04) collection (the initial corpus)
- preprocessing/pre_data contains the following directories: Corpus, Queries, Qrels, idfs, ids, models and vocabulary. Its contents are textual data serialized in objects of custom classes)
- preranked contains 2000 top documents retrieved with anserini Bm25 and DiricheletLM
- preprocessing/encoded_data contains Corpus, Queries, idfs, ids, embeddings, histograms and vocabulary. Its contents are textual data encoded with respect to a dictionary of words Bm25 (o QL)/run_results contains the runs produced during training and testing of the model, depending on the starting run.
- plot_metrics contains four plot with the loss, MAP, prec@20 and nDCG@20 obtained during the 5-fold cross validation and the precision-recall curves.
- utilities: various functions used for minor tasks
- data_analysis: contains the code for inspect the text collection.
The runs to re-rank are already in the repository. They have been evaluated with trec eval and gave the following results:
| \ | Terrier DirichletLM(mu=2500) | Terrier Bm25(k_1 = 1.2, k_3 = 8, b = 0.75) |
|---|---|---|
| MAP | 0.241 | 0.247 |
| Prec@20 | 0.404 | 0.417 |
| nDCG@20 | 0.343 | 0.359 |
In order to run DRMM, the following steps must be executed in order:
python -m preprocessing.pre # clean and serialize corpus documents and queries
python -m comparison.getRunFromFile # serialize run to re-rank
python -m preprocessing.stem_stopwords # stemming + stopwords removal
python -m preprocessing.tf-idf # compute idf for word in vocabulary
python -m preprocessing.prepare_ids # prepare examples for DRMM
python -m preprocessing.embeddings # generate word embeddings with Word2Vec
python -m preprocessing.encoding # encode all data in python dictionaries
python -m histograms.save_hist # generate histograms
python main.py # execute the model
DRMM uses Word2Vec, that generates word embeddings for word in corpus vocabulary. Then, they are exploited to generate "histograms" input. An histograms contains a map of matching signals between a query and a document.
An example of cosine similarity between a query and a portion of document:
An example of two histograms (positive/negative):
| Positive histogram | Negative histograms |
|---|---|
 |
 |
To run dataset analysis, use:
python -m utilities.data_analysis
To explore different settings of DRMM, one may change the config.json file, which contains the following options: initial retrieval algorithm to use, seed, stopwords removal, stemming, embeddings size, histograms modalities, gating function, number of epochs, mini batch size, learning rate, and more.
A constraint to satisfy is the following: # doc pos + # doc neg must be a multiple of the mini batch size, so that, at each batch the loss is comput w.r.t. a given query.
Final results (with configuration in config.json):
| MAP | Prec@20 | nDCG@20 |
|---|---|---|
| 0.214 | 0.318 | 0.378 |
Implementazione di DRMM "Deep Relevance Matching Model" per task di Ad-Hoc Retrieval.
Il repository è organizzato come segue:
- data: qui va messa la collezione TIPSTER (TREC Robust04) (il corpus iniziale).
- preprocessing/pre_data: Corpus, Queries, Qrels, idfs, ids, models, vocabulary (deve contenere i dati testuali serializzati e "puliti", stemmati, con rimozione delle stopwords, gli idf dei termini delle queries, gli embeddings, un vocabolario delle parole e gli id per training, validation e test set - già suddivisi in fold)
- preranked: contiene i top 2000 documenti reperiti con Bm25 o QL di Terrier
- preprocessing/encoded_data: Corpus, Queries, idfs, ids, embeddings, vocabulary, histograms (deve contenere i dati testuali codificati in numeri rispetto a un dizionario - vocabulary -, gli embeddings o gli idf per le query e gli istogrammi (l'input della rete)) Bm25 (o QL)/run_results: training, validation=test (run prodotte durante l'allenamento e il testing), per ogni giro di cross validation plot_metrics (mostra 4 grafici con la loss, MAP, prec@20 e nDCG@20 per la 5-fold cross validation, e le curve di precisione-richiamo per ciascuna run ottenuta dai fold di test)
- utilities: funzioni di utilità; analisi del dataset
- comparison: analizza le run da re-rankare, le serializza in oggetti di classi da me definiti
- data_analysis: deve contenere grafici per l'analisi del dataset
Le run da re-rankare sono già presenti nel repository. Le metriche ottenute sono le seguenti:
| \ | Terrier DirichletLM(mu=2500) | Terrier Bm25(k_1 = 1.2, k_3 = 8, b = 0.75) |
|---|---|---|
| MAP | 0.241 | 0.247 |
| Prec@20 | 0.404 | 0.417 |
| nDCG@20 | 0.343 | 0.359 |
DRMM utilizza Word2Vec che genera gli embeddings per le parole nel dizionario costruito dal corpus di documenti. Poi, gli embeddings vengono usati per generare gli "istogrammi" di input. Un istogramma contiene una "mappa" di segnali di match (di diversa intensità) tra una query e un documento.
An example of cosine similarity between a query and a portion of document:
An example of two histograms (positive/negative):
| Positive histogram | Negative histograms |
|---|---|
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Per eseguire DRMM occorre dare i seguenti comandi nell'ordine in cui sono presentati:
python -m preprocessing.pre # per parsare e pulire documenti e queries e serializzarli in oggetti di classi da me definiti
python -m comparison.getRunFromFile # per serializzare le run da re-rankare in oggetti di classi da me definiti
python -m preprocessing.stem_stopwords # per rimuovere stopwords dalle queries e stemmare queries e documenti
python -m preprocessing.tf-idf # calcola gli idf per i termini delle query
python -m preprocessing.prepare_ids # salva gli id degli esempi da utilizzare per l'allenamento di DRMM
python -m preprocessing.embeddings # in alternativa, caricare dei pre-trained embeddings da fonti esterne
python -m preprocessing.encoding # codifica i dati precedenti in dizionari
python -m histograms.save_hist
python main.py # esegue il modello
Per eseguire l'analisi dei dati:
python -m utilities.data_analysis
Per provare diverse configurazioni di DRMM, è possibile cambiare il file config.json, che contiene le seguenti opzioni: tipo di algoritmo di reperimento da usare per il pre-rank, seed, rimozione stopwords, stemming, dimensioni embeddings, modalità istogrammi, funzione di gating, numero di epoche, dimensione dei mini batch, learning rate, e altre ancora.
Il vincolo da rispettare è che la somma del numero di documenti positivi e il numero di documenti negativi scelti sia un multiplo della dimensione dei mini batch, così un mini batch riguarda solo una query.
Risultati ottenuti (con la configurazione in config.json):
| MAP | Prec@20 | nDCG@20 |
|---|---|---|
| 0.214 | 0.318 | 0.378 |