DynRank：基于问题分类的动态零样本提示提升 passages 检索
计算与语言
2024-12-03 v1
摘要
本文提出了 DynRank 框架，通过动态零样本问题分类来增强开放域问答系统中的 passage 检索。传统方法依赖静态提示和预定义模板，这可能限制模型在不同问题和情境下的适应性。相比之下，DynRank 引入了动态提示机制，利用预训练的问题分类模型将问题细分为多种类型。基于这些分类，生成与之相关的上下文提示，从而实现更有效的 passage 检索。我们将 DynRank 集成到现有的检索框架中，并在多个 QA 基准数据集上进行大规模实验。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.00600,
title = {DynRank: Improving Passage Retrieval with Dynamic Zero-Shot Prompting Based on Question Classification},
author = {Abdelrahman Abdallah and Jamshid Mozafari and Bhawna Piryani and Mohammed M. Abdelgwad and Adam Jatowt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.00600},
year = {2024}
}
备注
Accepted at Coling2025