本論文では、相互パッセージ注意を用いた新しいクロスエンコーダ「Set-Encoder」を提案する。Set-Encoderは、パッセージ間の相互作用を順列不変に捉えることができ、かつ効率的な学習と推論が可能である。
DUQGenは、事前学習済みの神経ランカーの性能を、ターゲットドメインの情報を活用して効果的に向上させる新しい教師なし領域適応手法である。
