A multi-dimensional semantic pseudo-relevance feedback framework for information retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Pre-trained models have garnered significant attention in the field of information retrieval, particularly for improving document ranking. Typically, an initial retrieval step using sparse methods such as BM25 is employed to obtain a set of pseudo-relevant documents, followed by re-ranking with a pre-trained model. However, the semantic information captured by pre-trained models from sentences or passages is usually only applied to document ranking, with limited use in query expansion. In fact, the semantic information within pseudo-relevant documents plays a critical role in selecting appropriate query expansion terms. Therefore, this paper proposes a novel approach that leverages pre-trained models to extract multi-dimensional semantic information from pseudo-relevant documents, offering more possibilities for query expansion. First, traditional sparse retrieval methods are used in the initial retrieval stage to ensure efficiency, and term-level weights are calculated based on statistical information. Then, the pre-trained model encodes both the query and the sentences and passages from the documents, extracting sentence-level and passage-level semantic similarities to the query. Finally, these semantic weights are combined with the term-level weights to generate an improved query for the second retrieval round. We conducted experiments on five TREC datasets and a medical dataset, showing improvements in official metrics such as MAP and P@10. The results demonstrate the effectiveness of utilizing multi-dimensional semantic information from pseudo-relevant documents to optimize query expansion. This study offers new insights into how the semantic information of pseudo-relevant documents can be effectively harnessed to enhance retrieval performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».