De flesta textbaserade informationssökningssystem indexerar objekt med ord eller fraser. Dessa diskreta system har utökats med modeller som använder inbäddningar för att mäta likheter i kontinuerligt utrymme. Men continuespace modeller används vanligtvis bara för att omklassa de bästa kandidaterna. Vi anser att problemet med end-to-end kontinuerlig hämtning, där standard ungefärlig närmaste granne (ANN) sökning ersätter den vanliga diskreta inverterade index, och förlitar sig helt på avstånd mellan inlärda inbäddningar. Genom att träna enkla modeller speciellt för hämtning, med en lämplig modellarkitektur, förbättrar vi på en diskret baslinje med 8% och 26% (MAP) på två liknande frågor hämtning uppgifter. Vi diskuterar också problemet med utvärdering av hämtningssystem, och visar hur man modifierar befintliga parvisa likhetsdata för detta ändamål.
I REF försöker författarna använda standard ungefärlig närmaste granne (ANN) sökning i stället för den vanliga diskreta inverterade index, för att hämta dokument.
I R ] 1 9 N ov 2 01 8 End-to-End Retrieval in Continuous Space