Mar, 2024

选择查询包作为信息寻求对话中的伪相关反馈

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TL;DR本论文提出了一种 Query-bag 基于伪相关反馈的框架（QB-PRF），通过构建与查询相关的查询包作为伪信号来指导信息检索对话，采用对比学习训练无监督方式中的同义查询选择模块（QBS），通过多维注意力计算融合同义查询的查询包融合模块（QBF），验证其在两个预训练骨干模型（BERT 和 GPT-2）上的优越性能。实验结果表明，QB-PRF 框架在两个基准数据集上的表现比强基线模型更好。
information-seeking dialogue systemsquery-bagpseudo relevance feedback frameworkcontrastive learningsemantic representation
发现论文，激发创造
  • 采用深度语言模型和密集检索器的伪相关反馈：成功与困难

    本文研究了将 Pseudo Relevance Feedback 方法集成到基于深度语言模型的 rerankers 和 dense retrievers 中的方法，并对基于文本和向量的 PRF 方法进行了考虑和评估。在四个数据集和两个任务设置下进行了广泛的实证评估。结果表明，vector-based PRF 方法有效提高了 deep rerankers 和 dense retrievers 的检索和排名效果。

    Aug, 2021

  • NPRF: 用于 Ad-hoc 信息检索的神经假相关反馈框架

    本文提出了一个端到端的神经伪相关反馈（PRF）框架，通过将不同的神经模型嵌入到建筑块中，可以与现有的神经信息检索模型一起使用来改善它们的性能。在两个标准测试集上的广泛实验证实了提出的 NPRF 框架在改善两个最先进的神经 IR 模型的性能方面的有效性。

    Oct, 2018

  • APRF-Net: 基于注意力机制的伪相关反馈网络用于查询分类

    本文提出了一种名为 APRF-Net 的神经模型，将伪相关反馈（PRF）方法应用于查询分类中，以改善较为罕见的查询的表现，通过实验结果表明，这种模型可以显著提高查询分类效果。

    Apr, 2021

  • 基于伪相关反馈的多重表示密集检索

    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

  • 基于伪相关反馈的密集检索查询表示：重现性研究

    本文研究了基于稠密循环器的 Pseudo-Relevance Feedback (PRF) 方法，并探讨了其在不同情况下如何提高搜索效果，包括训练过程、推理过程和使用不同的稠密循环器。

    Dec, 2021

  • LoL: 伪相关反馈的查询重构损失与比较正则化损失的比较

    提出了一种名为 Loss-over-Loss (LoL) 的框架，该框架通过在训练期间比较不同查询的重制损失来区分相关和不相关信息，并通过惩罚使用更多反馈但获得更大损失的修订来实现比较正则化，以提高伪相关反馈的效率。

    Apr, 2022

  • 使用集成提示、文档融合和相关反馈的生成查询重构

    通过使用两种基于集成的提示技术（GenQREnsemble 和 GenQRFusion）来改进搜索查询的检索性能，利用反馈信息提供更好的搜索体验，并建立了自动查询改写的最新技术水平。

    May, 2024

  • 学习检索有吸引力的后续查询

    本文提出了一种基于检索的系统和相关数据集，用于预测用户可能有的下一个问题，可以主动地帮助用户进行知识探索，引导用户进行更有意义的对话。该检索系统是在一个包含 14000 多组信息获取对话的数据集上进行训练的，该数据集包含一个有效的后继问题和一组无效候选问题。我们在 Follow-up Query Bank 数据集上训练了排名模型，并比较了监督和无监督方法的结果。结果表明，我们可以通过将有效后继问题排在更高的位置上进行检索，但进一步的知识构建可以提高排名性能。

    Feb, 2023

  • 使用伪相关反馈技术改进密集检索的查询表示

    本文提出了一种新的查询编码器 ——ANCE-PRF，利用伪相关反馈（PRF）来改进稠密检索的查询表示，使用 BERT 编码器消耗查询和从密集检索模型中检索到的顶级文档，直接从相关标签中产生更好的查询嵌入。

    Aug, 2021

  • 使用查询 - 问题相似度和基于 BERT 的查询 - 答案相关性进行 FAQ 检索

    提出了一种基于未监督信息检索和 BERT 模型的 FAQ 检索系统，用于回答用户的查询，该系统通过计算用户问题和问题之间的相似度以及问题和答案之间的相关性来检索数据。该系统在两个数据集评估中表现出了优异的性能表现。

    May, 2019