使用多任务框架，将文本描述与知识图谱实体相关联，以改进知识图谱的性能，并通过检索模型选择富有信息或高度相关的文本描述来增强实体。实验结果显示，与传统的卷积神经网络相比，使用文本增强的知识图谱方法在链接预测中的 Mean Reciprocal Rank (MRR) 和 Hits@10 分别提高了 5.5% 和 3.5%。

Jul, 2023

本文提出了一种能够同时解决语义差异问题和根据用户历史交互提供个性化语义搜索结果的新方法，将图嵌入、transformer 模型和基于术语的嵌入统一到一个嵌入模型中，同时分享了特征工程、硬负采样策略以及 transformer 模型应用方面的技巧。此个性化检索模型增强了用户的搜索体验，并提高了搜索购买率和网站整体转化率。

Jun, 2023

本文介绍了近期基于 PLMs 的 dense retrieval 的相关研究进展，从架构、训练、索引、集成四个方面总结了主流技术，并提供了网站和代码库等丰富资源以支持读者的研究工作。

Nov, 2022

密集检索是一种获取相关背景或世界知识的开放领域自然语言处理任务的显著方法，检索单元的选择显著影响检索和下游任务的性能，与传统的段落或句子方法相比，基于命题的检索在密集检索中明显优于传统的检索方法，并通过提供与问题相关的信息来改进下游问答任务的性能。

Dec, 2023

本研究探讨了基于伪相关反馈的多重嵌入密集检索方法的潜力。通过从第一遍密集检索中确定的伪相关文件集中提取代表性反馈嵌入，然后将其添加到查询表示中，证明了这些附加反馈嵌入不仅能够提高重新排序的有效性，还能提高附加密集检索操作的效率。

Jun, 2021

通过最小化词汇匹配问题，扩展增强的稀疏词汇表示改善了信息检索，并通过联合学习密集语义表示并将其与词汇表示结合来对候选信息进行排序的潜力进行了探讨。我们提出了一种混合信息检索机制，通过最大化词汇和语义匹配来最小化它们的缺点。我们的架构由独立编码查询和信息元素的双重混合编码器组成。每个编码器通过对应文本的可对比学习的术语扩展来联合学习密集语义表示和稀疏词汇表示。我们在包含在线产品页面上可用的典型异构信息的基准产品问答数据集上展示了我们模型的有效性。我们的评估表明，我们的混合方法在 MRR@5 分数上比独立训练的检索器提高了 10.95%（稀疏）和 2.7%（密集）。此外，我们的模型在减少响应时间（延迟）30% 和减少计算负载（FLOPs）约 38% 的同时，提供了更好的可解释性，并且表现与最先进的交叉编码器相当。

May, 2024

通过生物粒度文档表示法、稀疏嵌入与压缩感知量化等技术，采用基于深度学习的文档表示和 ANN 搜索技术，设计 Progressive Optimization 框架，实现了大规模的 EB 检索，并在百万级和百亿级的数据集上分别实现了高达 +4.3% 到 +17.5% 的提高检出率，同时在一个搜索平台上实现了较大的回报、回忆和 CTR 这些度量方面的提升。

Jan, 2022

本文以学习到的密集表示为基础，描述了一种紧凑而有效的模型，用于对话搜索中的低延迟段落检索。 通过将对话查询重构直接整合到密集检索模型中，我们提出了一种新方法来解决现有流程的问题。 在构建具有伪相关性标签的数据集的基础上，证明了该模型可用于会话检索和开放域问答数据集，最后通过改进的检索模型学习到的特性，支持混合检索和错误分析。

Apr, 2021

该论文旨在将来自不同模态的视频信息压缩为单一、紧凑的表示形式，以用于自由格式文本查询的视频检索任务。通过运用预训练的语义嵌入、自动语音识别和光学字符识别等方法，采用协作专家模型来聚合信息，具有良好的检索性能。

Jul, 2019

本文提出两种具有不同目标函数的学习模型，用于基于查询 - 文档相关性信息学习单词表示，实验结果表明相对于 Word2vec 等基于词语相似度的模型，基于相关性的单词嵌入模型在查询扩展和查询分类等信息检索任务上具有显著优越性。

May, 2017