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加强法律文件检索：采用大型语言模型的多阶段方法
将提示技术作为检索系统中的最后阶段，通过 BM25 预排名和基于 BERT 的再排名的支持，最大限度地提高提示的潜力，从而显着提高了检索准确性。
PDF3 months ago
Impression-CLIP：用于字体的对比形象嵌入
通过使用 CLIP 模型，我们提出了 Impression-CLIP，用于捕捉字体形状和印象之间的弱关联。实验证明 Impression-CLIP 在字体与印象之间的跨模态检索中取得了更好的准确度，同时展现了对噪声和缺失标签的稳健性。
PDF4 months ago
TREC 2023 产品搜索赛道概述
今年是 TREC 产品搜索跟踪的第一年。重点在于创建可重复使用集合，并评估元数据和多模态数据对检索准确性的影响。研究结果显示，在产品搜索领域，传统的检索系统效果非常好，通常优于通用的预训练嵌入模型。我们还评估了使用简化和元数据增强集合的影响
PDF8 months ago
跨模态突出片段增强对齐网络：图像 - 文本检索
通过降低非重要图片和文本片段的参与度，提高对重要片段的对齐相似性，本文介绍了一种新的跨模态突出片段增强对齐网络 (CPFEAN)，该网络通过减少在对齐过程中无关区域的参与度并相对提高对齐的突出词，从而实现改进的检索准确性。与最先进的方法相比
PDF8 months ago
CLIP 多模态哈希：一个新的基准 CLIPMH
当前的多模态方法存在检索精度低的问题，本文提出了一种新的基准 CLIP 多模态哈希方法，通过使用 CLIP 模型提取文本和图像特征，并将它们融合生成哈希编码，该方法显著提高了多模态哈希方法的检索性能。
PDF10 months ago
使用自然语言处理技术对 Bug 报告进行自动标记
本文提出了一种基于自然语言处理技术的方法，考虑 Bug 报告的结构化和非结构化属性，例如概述、描述、严重性、影响产品、平台和类别等信息，利用自定义数据转换器、深度神经网络和非泛化机器学习方法检索现有的相同 Bug 报告，并在大量数据来源的众
PDF2 years ago
SIGIRLoL: 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。
PDF2 years ago
COLING通过意识形态膨胀主题相关性：社交主题检测模型中的政治意识形态偏见案例研究
本文研究了训练数据中的政治意识形态偏见对自然语言处理模型的影响，发现大而复杂的模型容易从人选择的输入中传播偏差，从而导致检索准确性的恶化。最后，我们提出一种方法来减轻这种偏差，即学习一个对政治意识形态不变但仍然可以判断主题相关性的文本表示
PDF4 years ago
SIGIR使用迭代文档重新排序回答任意跳开放领域问题
本文提出了一种统一的 QA 框架，以回答任何跨域问题，包括多步骤文档检索，图形重新排序模型及多文档交互等技术，从而提高检索精度及性能。
PDF4 years ago
MM图像检索的基于选择性深度卷积特征
本文提出了一种新颖的框架用于图像检索，通过采用各种掩码方案从卷积特征中选择代表性的子集来解决爆炸性问题，并采用最新的嵌入和聚合方法进一步提高特征可区分性，从而达到了最先进的检索准确度。
PDF7 years ago
CVPR用于大规模图像搜索的同时特征聚合和哈希
本文提出了一种新颖的框架，其中功能聚合和哈希同时设计并联合优化，目的是生成更具区分度的二进制哈希码从而提高图像的检索精度。同时，我们还提出了一个快速版本的二进制自编码器用于我们的提出的框架中。在多个基准数据集上进行的广泛检索实验表明，所提出
PDF7 years ago
无监督三元组哈希用于快速图像检索
本文主要介绍了一种基于卷积神经网络的无监督哈希方法，它对于大规模图像检索任务具有较高的检索准确率。
PDF7 years ago