Multi-Feature Clustering of Search Results
Shlukování výsledků vyhledávání s ohledem na více rysů
Year: 2023
Authors: Christopher Brückner

Abstract (English):
Search engines are a helpful tool used by many people on a daily basis. However, their usability is limited: Search results are returned as flat ranked lists and additional user input is required in order to explore the subtopics of the given search query. One way to bring more structure into these search results is clustering.

This thesis proposes methods to automatically cluster search results into different subtopics by making use of query-specific features. These features include the topics of documents, which can be determined from their paragraphs with the help of language models, as well as named entities, which are abundant in news documents, and metadata such as publication dates.
Hereby, the focus lies on computationally viable feature extraction and embedding techniques using recent technologies in natural language processing that generalize to different domains and languages. 
In addition to traditional document clustering methods, novel approaches for temporal clustering are proposed, which are based on bin-wise gradients and the hierarchical merging of histograms of timestamps.

Experiments on English search results and on a corpus of German news documents determine baseline models for topical clustering and named entity clustering, and show the potential for trend identification by temporal clustering. They further conclude that the order of operations significantly impacts the results when search results are clustered hierarchically with respect to multiple features on different levels of the hierarchy. The main takeaway for constructing a search clustering pipeline architecture is that the majority of its computation time can be hidden by precomputing document embeddings and retrieving them with the input search results.

Abstract (Czech):
Vyhledávače jsou užitečným nástrojem, který denně používá mnoho lidí. Jejich použitelnost je však omezená: Výsledky vyhledávání jsou vraceny jako ploché řazené seznamy a pro prozkoumání dílčích rysů daného vyhledávacího dotazu je nutný dodatečný uživatelský vstup. Jedním ze způsobů, jak do výsledků vyhledávání vnést větší strukturu, je shlukování.

Tato práce navrhuje metody pro automatické seskupování výsledků vyhledávání do různých dílčích rysů s využitím vlastností specifických pro dotaz. Mezi tyto vlastnosti patří témata dokumentů, která lze určit z jejich odstavců pomocí jazykových modelů, stejně jako pojmenované entity, které jsou hojně zastoupeny v diskusních dokumentech, a metadata, jako jsou data publikace.
Tím je kladen důraz na výpočetně životaschopné techniky extrakce a vkládání funkcí s využitím nejnovějších technologií ve zpracování přirozeného jazyka, které se zobecňují do různých domén a jazyků.
Kromě tradičních metod shlukování dokumentů jsou navrhovány nové přístupy k časovému shlukování, které jsou založeny na přechodech podle bin a hierarchickém slučování histogramů časových razítek.

Experimenty s výsledky vyhledávání v angličtině a na korpusu německých zpravodajských dokumentů určují základní modely pro aktuální shlukování a shlukování pojmenovaných entit a ukazují potenciál pro identifikaci trendů pomocí časového shlukování. Dále dochází k závěru, že pořadí operací významně ovlivňuje výsledky, když jsou výsledky vyhledávání shlukovány hierarchicky s ohledem na více funkcí na různých úrovních hierarchie. Hlavní myšlenkou pro konstrukci architektury potrubí pro shlukování vyhledávání je, že většina jeho výpočetního času může být skryta předkomprimováním vložení dokumentů a jejich načtením se vstupními výsledky vyhledávání.