查询变体：检索优于生成查询变体以提高QPP效果
信息检索
2025-10-06 v1
摘要
利用查询变体（QVs），即与目标查询可能具有相似信息需求的查询，已被证明可提高查询性能预测（QPP）方法的效果。现有的Q基于QPP方法生成QVs，可能通过查询扩展或非上下文嵌入实现，引入主题漂移和幻觉。在本文中，我们提出一种方法，从训练集（例如MS MARCO）中检索给定目标查询的QVs以实现高召回率。为从训练集中检索与目标查询最相似信息需求的查询，我们通过其指示的相关文档（产生2跳QVs）来扩展直接检索的QVs（1跳QVs）。我们的实验在TREC DL'19和DL'20上进行，结果显示，我们的方法检索的QPP方法在神经排序模型如MonoT5上超过现有最佳生成Q基于QPP方法约20%。
引用
@article{arxiv.2510.02512,
title = {Revisiting Query Variants: The Advantage of Retrieval Over Generation of Query Variants for Effective QPP},
author = {Fangzheng Tian and Debasis Ganguly and Craig Macdonald},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.02512},
year = {2025}
}
备注
11 pages, 4 figures