neural ir models | BriefGPT

关键词neural ir models

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神经信息检索中的词汇匹配研究
本文研究了神经信息检索模型在词汇匹配方面的能力，提出了与 “理想” 匹配性的不一致度量，并研究了不同的最先进的神经信息检索模型的行为。结果表明，这些模型在对于重要术语时无法实现词汇匹配，从而在跨领域检索上表现不佳。
PDF3 years ago
ACLCOIL: 重新审视基于上下文反向列表的信息检索中的精确词汇匹配
本文介绍了 COIL，一种基于上下文的精确匹配检索架构，利用上下文表示来评分，以实现语义的词汇匹配。 COIL 在实验结果中表现优于经典的词汇检索器和最先进的深度 LM 检索器，具有相似或更小的延迟。
PDF3 years ago
SIGIRTripClick：一家大型健康网站的日志文件
该研究发布了一份从 2013 年至 2020 年间收集的大规模特定领域点击日志数据集，用于培训神经信息检索模型。通过使用该数据集，研究人员甚至发现使用神经信息检索模型可以显着提高信息检索的性能，尤其是对于经常查询的查询。
PDF3 years ago
分析神经网络 IR 模型的行为
该研究使用一种名为 ABNIRML 的新框架进行分析，进一步探讨了预训练上下文化语言模型在信息检索中的有效性及其潜在的偏差和限制，证明了最近的神经排序模型有与之前排序模型本质的不同特征，并可能受到单词和句子顺序、语态和其他文档变量的影响。
PDF4 years ago
SIGIR低频项对神经信息检索模型的影响
本研究分析了低频词对神经信息检索模型的性能和稳健性的影响，通过对三个不同的最近神经信息检索模型进行控制实验，发现采用 FastText 对于低频词查询可以带来明显的性能提升。
PDF5 years ago
WSDMCo-PACRR：面向上下文的神经信息检索模型
本文提出以往基于神经网络的信息检索模型忽略了上下文信息，从而会存在三个问题。作者提出了三个解决方案并开发了 Co-PACRR 模型，相较于其他模型有更好的检索结果。
PDF7 years ago