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在處理 HTML、Markdown 等長篇結(jié)構(gòu)化文檔檢索時(shí)，現(xiàn)有方法常因忽略 h1、h2 等文檔結(jié)構(gòu)標(biāo)簽而面臨 “結(jié)構(gòu)性失明（Structural Blindness）” 問題，為此本文提出了名為 SEAL 的全新對比學(xué)習(xí)框架，其核心方法包含兩部分：

一是結(jié)構(gòu)感知學(xué)習(xí)（Structure-Aware Learning，SAL），通過對比含結(jié)構(gòu)標(biāo)簽與不含結(jié)構(gòu)標(biāo)簽的文檔幫助模型理解整體層級結(jié)構(gòu)；二是元素感知對齊（Element-Aware Learning，EAL），通過隨機(jī)遮蔽部分元素的標(biāo)簽迫使模型進(jìn)行更細(xì)粒度的語義對齊。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SEAL 框架在多個(gè)基準(zhǔn)模型上效果顯著，例如在 BGE-M3 模型上將 MRR@10 指標(biāo)從 73.96% 提升至 77.84%，且其有效性已在真實(shí)線上 A/B 測試中得到驗(yàn)證，這項(xiàng)研究的核心貢獻(xiàn)在于創(chuàng)新性地將文檔的宏觀層級結(jié)構(gòu)與微觀元素語義同時(shí)融入統(tǒng)一的 Embedding 空間，大幅增強(qiáng)了預(yù)訓(xùn)練語言模型對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的理解和表示能力，同時(shí)還發(fā)布了專門用于此類研究的長文本帶結(jié)構(gòu)標(biāo)注新數(shù)據(jù)集 StructDocRetrieval，填補(bǔ)了該領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集空白。項(xiàng)目均已上線始智AI-wisemodel開源社區(qū)，歡迎體驗(yàn)。

代碼和數(shù)據(jù)集地址

https://wisemodel.cn/codes/Rilzob/SEAL

https://wisemodel.cn/datasets/Rilzob/StructDocRetrieval/file

01.

結(jié)構(gòu)化長文檔檢索中的常見挑戰(zhàn)

在日常工作和學(xué)習(xí)中，我們常常需要從篇幅浩繁的文檔中尋找特定信息，例如技術(shù)手冊、法律文書或研究報(bào)告。面對這些結(jié)構(gòu)復(fù)雜的長文本，即便是先進(jìn)的Embedding模型，也可能在信息檢索時(shí)表現(xiàn)不佳。

一個(gè)關(guān)鍵原因是，現(xiàn)有方法在處理結(jié)構(gòu)化長文檔時(shí)，大多將其視為一長串無差別的純文本，忽略了標(biāo)題、段落、列表等固有的結(jié)構(gòu)信息。這種對文檔層次脈絡(luò)的“視而不見”，我們稱之為“結(jié)構(gòu)性失明”（Structural Blindness），它限制了Embedding模型對文檔深層語義的理解能力。針對這一挑戰(zhàn)，我們提出了名為 SEAL (Structure and Element Aware Learning) 的對比學(xué)習(xí)框架，嘗試讓Embedding模型更好地理解和利用文檔的結(jié)構(gòu)信息。

02.

SEAL框架的設(shè)計(jì)思路

該研究旨在解決長文檔檢索中的兩個(gè)具體問題：一是如何讓模型感知文檔的層次結(jié)構(gòu)，二是如何促進(jìn)用戶查詢與文檔內(nèi)部具體元素之間的精準(zhǔn)對齊。SEAL框架為此設(shè)計(jì)了兩種相輔相成的訓(xùn)練策略。我們可以將其理解為對Embedding模型進(jìn)行的兩項(xiàng)專門“輔導(dǎo)”。

1、結(jié)構(gòu)感知學(xué)習(xí)（Structure-Aware Learning, SAL）—— 嘗試?yán)斫馕臋n的"骨架"

傳統(tǒng)的Embedding模型在讀取HTML等格式的文檔時(shí)，往往會剝離

等結(jié)構(gòu)標(biāo)簽。SAL的核心思路則有所不同。它在訓(xùn)練時(shí)會向模型同時(shí)展示一份文檔的兩個(gè)版本：一個(gè)保留了結(jié)構(gòu)標(biāo)簽，另一個(gè)則去除了標(biāo)簽。通過對比學(xué)習(xí)的任務(wù)，模型被鼓勵(lì)去發(fā)現(xiàn)，即使沒有明確的標(biāo)簽，某些文本片段（如標(biāo)題）的內(nèi)容和位置也蘊(yùn)含著其結(jié)構(gòu)功能。通過這種方式，模型能夠逐步學(xué)習(xí)到文檔的內(nèi)在"骨架"，區(qū)分不同部分的邏輯功能。

2、元素感知對齊（Element-Aware Alignment，EAL）—— 關(guān)注局部元素的語義角色

為了進(jìn)一步提升模型對細(xì)節(jié)的把握，EAL策略引入了一種基于元素（如一個(gè)標(biāo)題或一個(gè)段落）的Mask機(jī)制。在訓(xùn)練中會按照固定比例隨機(jī)Mask文檔中的一小部分元素，然后要求模型判斷這份信息不完整的文檔是否與給定的Query相關(guān)。為了完成任務(wù)，模型必須更依賴文本內(nèi)容本身以及周圍未被遮蓋的元素來推斷文檔的整體相關(guān)性。這個(gè)過程促使模型更深入地理解每個(gè)文本片段的語義角色及其在上下文中的作用。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這兩種訓(xùn)練策略的結(jié)合能夠帶來積極效果。在BGE-M3模型上的測試顯示，應(yīng)用SEAL框架后，衡量檢索排序質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)NDCG@10從73.96%提升至77.84%。這一數(shù)據(jù)表明，模型在將更相關(guān)的結(jié)果排在靠前位置的能力上有所增強(qiáng)。同時(shí)，線上A/B測試的結(jié)果也初步顯示了該方法在實(shí)際應(yīng)用場景中的積極影響。

03.

為結(jié)構(gòu)化文檔檢索提供新視角

SEAL框架的探索為信息檢索領(lǐng)域，特別是長文檔處理，提供了一個(gè)有益的視角。在學(xué)術(shù)層面，這項(xiàng)工作強(qiáng)調(diào)了在模型訓(xùn)練中利用文檔原生結(jié)構(gòu)的重要性，并提出了一種可行的技術(shù)路徑。同時(shí)，該團(tuán)隊(duì)還發(fā)布了一個(gè)名為StructDocRetrieval 的新數(shù)據(jù)集，其中包含帶有結(jié)構(gòu)標(biāo)注的萬詞級別長文檔。這個(gè)資源的公開，為社區(qū)評估和開發(fā)面向長文檔的檢索模型提供了一個(gè)新的Benchmark，有望推動相關(guān)研究的進(jìn)一步發(fā)展。

在應(yīng)用層面，這種對結(jié)構(gòu)信息的精細(xì)理解，有望為檢索增強(qiáng)生成（RAG）等下游任務(wù)提供更可靠的信息來源。例如，當(dāng)AI助手需要從復(fù)雜的技術(shù)文檔中尋找答案時(shí)，對結(jié)構(gòu)的理解能幫助它更準(zhǔn)確地定位和引用信息。在企業(yè)知識庫、法律科技等專業(yè)領(lǐng)域，該方法也展現(xiàn)了其應(yīng)用前景。

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