pseudo relevance feedback | BriefGPT

关键词pseudo relevance feedback

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ACL使用大型语言模型进行语料导向的查询扩展
运用大语言模型生成的查询扩展可以显著增强信息检索系统，但由于模型的知识有限，导致扩展与检索语料库之间存在错位、产生幻觉和过时信息等问题。为了解决这些挑战，本文提出了基于语料库导向的查询扩展方法，利用大语言模型的相关性评估能力系统地识别初始检
PDF4 months ago
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。
PDF3 years ago
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
PDF3 years ago
学习深度列表上下文模型用于排序细化
本研究提出了一种基于序列神经网络和局部排名上下文的深度列表上下文模型，通过对排名结果的特征分布的学习来优化初始的排名列表，实验结果证明该模型在标准的信息检索领域中显著提高了学习排序方法的表现。
PDF6 years ago