反馈信号质量如何影响伪相关反馈在段落检索中的有效性？
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2022-05-13 v1
摘要
伪相关反馈（PRF）假设第一阶段排序器检索出的顶部结果与原查询相关，并利用它们改进查询表示以进行第二轮检索。然而该假设常不正确：部分甚至全部反馈文档可能不相关。事实上，PRF 方法的有效性很可能依赖于反馈信号的质量，从而也依赖于第一阶段排序器的有效性。但这一方面此前很少受到关注。在本文中，我们控制反馈信号的质量，并衡量其对一系列 PRF 方法的影响，包括传统的词袋方法（Rocchio）和基于稠密向量的方法（经学习与未经学习）。我们的结果显示了反馈信号质量对 PRF 方法有效性的重要作用。重要的是，令人惊讶地，我们的分析揭示并非所有 PRF 方法在处理不同质量的反馈信号时表现相同。这些发现对于更好地理解 PRF 方法以及根据反馈信号质量决定应使用哪些方法、何时使用至关重要，并为该领域的未来研究奠定基础。
引用
@article{arxiv.2205.05888,
title = {How does Feedback Signal Quality Impact Effectiveness of Pseudo Relevance Feedback for Passage Retrieval?},
author = {Hang Li and Ahmed Mourad and Bevan Koopman and Guido Zuccon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.05888},
year = {2022}
}
备注
Accepted at SIGIR 2022