基于学习稀疏表示的文档检索双重跳过引导方法
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2022-04-26 v1
摘要
本文提出一种结合混合评分的双重跳过引导方案，以加速使用学习稀疏表示的文档检索，同时仍保持良好的相关性。该方案利用词法 BM25 与学习的神经词权重，分别界定和组合候选文档的排序分数以用于跳过与最终排序，并在倒排索引遍历过程中维护两个 top-k 阈值。本文在搜索 MS MARCO TREC 数据集时评估了所提方案的时间效率与排序相关性。
引用
@article{arxiv.2204.11154,
title = {Dual Skipping Guidance for Document Retrieval with Learned Sparse Representations},
author = {Yifan Qiao and Yingrui Yang and Haixin Lin and Tianbo Xiong and Xiyue Wang and Tao Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.11154},
year = {2022}
}