Pseudorelevans feedback (PRF) används ofta för att öka prestandan hos traditionella information hämtning (IR) modeller genom att använda topprankade dokument för att identifiera och vikta nya frågetermer, vilket minskar effekten av frågor dokument vokabulär missmatchningar. Medan neural hämtning modeller har nyligen visat starka resultat för adhoc hämtning, kombinerar dem med PRF är inte enkelt på grund av inkompatibilitet mellan befintliga PRF-strategier och neurala arkitekturer. För att överbrygga detta gap, föreslår vi en end-to-end neural PRF ram som kan användas med befintliga neurala IR-modeller genom att inbädda olika neurala modeller som byggstenar. Omfattande experiment på två standardtestsamlingar bekräftar effektiviteten hos det föreslagna NPRF-ramverket för att förbättra prestandan hos två centrala neurala IR-modeller.
Ett annat nytt arbete har uppnått state-of-the-art prestanda genom att skapa en neural pseudo relevans feedback ram (NPRF) som kan användas med befintliga neurala IR-modeller som byggstenar REF.
NPRF: A Neural Pseudo Relevance Feedback Framework for Ad-hoc Information Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}