大規模な文書検索は大きく進歩しましたが、特定の領域や産業向けのテーマ固有アプリケーションでは、一般的な用語集に含まれていない専門用語やニッチな内容が問題となります。この研究では、コーパストピカルタクソノミーを使用して文書とクエリの中心的トピックを特定し、関連性を補完するためにそれらのトピック関連性を活用するフレームワーク「ToTER」を提案します。ToTERは柔軟に利用できるため、さまざまなPLMベースのリトリバーを強化することが可能です。実世界データセットで行われた包括的な実験により、ToTERを使用した場合においてテーマ固有アプリケーションでの検索におけるトピカルタクソノミー利用の利点とToTERの効果を示すことが確認されました。
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by SeongKu Kang... alle arxiv.org 03-08-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.04160.pdfDomande più approfondite