Naver在全球自然语言处理学会上发表搜索技术论文

by Lee Jungyun

Published 18 Oct.2024 09:40(KST)

Naver于18日表示，其搜索技术相关的正式论文在全球自然语言处理学会“EMNLP 2024”上获接收。

今年迎来第28届的EMNLP，被视为自然语言处理领域全球顶级人工智能学会之一。大会涵盖基于语言数据的自然语言处理方法的多种研究，如人工智能翻译、聊天机器人、机器阅读理解等。EMNLP 2024将于下月12日至16日在美国佛罗里达举行，Naver计划发表包括搜索技术研究在内的4篇获接收论文。

Naver表示，将把此次研究成果直接或间接应用于实际搜索服务，以提升搜索质量和可用性，从而在服务价值创造和研究实效性方面进一步凸显意义。

首先，关于应用于Naver生成式人工智能搜索服务CUE:的算法研究论文获接收。该研究通过采用小型大语言模型（sLM）进行模块化方法，探讨了一种既能检测有害查询，又能提供适当回答的学习机制。

Naver已在去年11月将该研究成果应用于CUE，用于强化人工智能安全性。通过判别与犯罪、有害等非法信息或著作权法及隐私侵害、个人信息泄露、辱骂与粗俗语言等相关的查询，构建安全的生成式人工智能搜索环境，防止无差别回答被提供。

Naver计划利用该技术提升对查询与搜索结果适配性的判断能力，扩大高质量内容的曝光。同时，该技术还将用于提升整体搜索服务质量，使来自高可信度来源的回答能够优先展示在上方。

此外，Naver在“知识Snippet”服务中提出了一项新技术。该服务会在综合搜索结果顶部对与搜索词相关的关键信息进行摘要展示，Naver提出的技术使人工智能在提取信息时，不仅能处理文本，还能有效处理列表、表格等复杂形式的Snippet（信息）。

该技术以明年上半年应用于知识Snippet为目标，有望提升对冗长且复杂的长尾查询的准确回答比例，帮助用户更快速地确认所需信息，从而提高整体性能。

关于将大语言模型（LLM）的文档优先级排序能力移植到小型语言模型（sLLM）并应用于搜索服务的方法的论文也获接收。该论文提出了一项技术，使搜索服务在必须实时向用户提供所需结果的前提下，在不降低速度的情况下仍能达到与大语言模型相当的质量。

除此之外，Naver搜索今年还在包括EMNLP在内的多个被视为世界顶级自然语言处理或人工智能学会的会议和期刊上发表了搜索技术相关论文，其中包括北美计算语言学协会年会NAACL（1篇）、世界顶级人工智能学会CVPR（2篇）、Information Sciences（1篇）、LREC-COLING（1篇）、SIGIR·LLM4Eval（1篇）等。此外，在今年迎来第36届的韩国国内最具权威的HCLT（韩文及韩国语信息处理学术大会）上，也有7篇论文获接收，其中2篇被评为优秀论文。