信息检索经典文章-1
目录
- 一 `Term Reweight`
- Context-Aware Document Term Weighting for Ad-Hoc Search
- term weight的predict阶段
- 1 段落中词的重要性预测
- 2 document-level weight
- 3将predict的term weight用于index
- 4 损失函数
- true term weight estimate
- 二 `Document expansion`
- Document Expansion by Query Prediction
- 三 `综述`
- 1 检索流程：
- 2 经典检索方法
- 3稀疏检索模型的四种架构。
- 4两类re-ranker
一 Term Reweight
Context-Aware Document Term Weighting for Ad-Hoc Search
论文核心：摒弃以往的以TF、词频这种简单的统计学方法为术语分配权重的方法，采用PLM的词表征作为术语特征重要性计算的依据之一。
提出的模型：a Context-aware Hierarchical Document Term weighting framework
文件过长，需切分为几个passage，先对passage中的术语做权值计算，（在前人研究中，提到段落中的词以200-300个词为佳）
term weight的predict阶段
1 段落中词的重要性预测
采用bert对token做embedding，之后，采用linear层得到词的weight。
之后，作者将实值预测缩放为可与现有检索模型一起使用的类似 tf 的整数。我们称这个权重为 tf
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