PAIRDISTILL: 用于密集检索的成对相关性蒸馏方法

文章预览

本文 约1800字 ，建议阅读 5分钟 PAIRDISTILL方法的核心思想是利用成对重排序器提供的细粒度训练信号来增强密集检索模型的训练。 在当今海量数据时代,有效的信息检索(IR)技术对于从庞大数据集中提取相关信息至关重要。近年来,密集检索技术展现出了相比传统稀疏检索方法更加显著的效果。 现有的方法主要从点式重排序器中蒸馏知识,这些重排序器为文档分配绝对相关性分数,因此在进行比较时面临不一致性的挑战。为解决这一问题,来自国立台湾大学的研究者Chao-Wei Huang和Yun-Nung Chen提出了一种新颖的方法——成对相关性蒸馏(Pairwise Relevance Distillation, PAIRDISTILL)。 PAIRDISTILL的主要研究目的是: 利用成对重排序的优势,为密集检索模型的训练提供更细粒度的区分。 提高密集检索模型在各种基准测试中的性能,包括领域内和领域外的评估。 探索一种可以跨不 ………………………………