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FecTek：利用特征上下文和术语级知识增强基于词典的检索中的术语权重
通过引入特征上下文和术语级知识模块（FecTek），该论文通过引入 FCM 和 TKGM 模块来改进基于词典的检索方法，提高性能，并在 MS Marco 基准测试中展现出优越性能。
PDF3 months ago
DAPR: 一个关于文档感知的片段检索基准
本文提出了文档感知段落检索 (DAPR) 任务的概念，并通过在段落表示中引入文档级上下文的不同方法扩展最先进的神经段落检索器。实验结果表明，混合检索系统在 DAPR 任务中只能略微改进，但能显著改进文档检索任务，这激励着进一步研究该新任务的
PDFa year ago
使用适配器的参数高效稀疏检索器和重排器
研究了适配器在信息检索领域中的应用，指出适配器 - SPLADE 可以优化只有 2％的训练参数，比全微调模型和现有的参数高效密集 IR 模型表现更佳，并探讨了适配器在跨领域 BEIR 数据集和 TripClick 上的领域自适应，以及正确
PDFa year ago
准确问答的双重检索与排名
本研究提出了一种双重再排序模型和第二个神经检索阶段，以改进在问题应答中使用聚合策略的转换器模型的限制。对三个知名数据集进行的实验表明，该方法在 AS2 上具有相当和显著的改进。
PDF2 years ago
ACL神经抽取式搜索
我们提出了一种名为‘抽取式搜索’的搜索范式，其使用捕捉插槽等方法实现从大语料库中快速提取结构化信息，并通过神经检索和对齐提高召回率以改进结果。本文旨在简要介绍抽取式搜索并展示原型系统的潜力和好处。
PDF3 years ago
知识密集型任务的多任务检索
本文介绍了一个多任务学习的神经检索模型，该模型在少样本、领域内外多种问题下表现良好，能够有效地检索到相关上下文信息，并且在多个基准测试中实现了与或优于目前的最新技术结果。
PDF4 years ago
EMNLP一种新的神经搜索和洞察平台，用于浏览和组织人工智能研究
我们提出了一种新的平台 AI Research Navigator，该平台结合了传统的关键词搜索和神经检索，可发现和组织相关文献，同时还可以提供多级文本粒度的搜索，从句子到跨文档的聚合，包括自然语言和领域特定的知识图导航。
PDF4 years ago
SPARTA: 基于稀疏变换器匹配检索的高效开域问答
SPARTA 是一种新颖的神经检索方法，其学习稀疏表示，可高效地实现反向索引进行可扩展的神经检索，通过在英语和中文数据集的各种开放域问答任务中实现先进的结果，同时具有人类可解释的表征和对性能和效率之间权衡的灵活控制。
PDF4 years ago
ACL搜索 COVID-19 问题的科学文献
探讨如何为新疾病的大流行提供可靠的信息支持，实现新的信息检索，采用不同的排名算法，并提出了神经检索方法，并在 TREC COVID 搜索中证明其有效性。
PDF4 years ago