이 논문은 정보 검색 시스템의 관점 인식 능력을 평가하고 개선하는 방법을 제안한다.
먼저, 다양한 도메인에서 서로 다른 관점을 가진 질의와 문서를 포함하는 벤치마크 데이터셋 PIR을 구축했다. PIR을 통해 기존 검색기가 관점 인식에 어려움을 겪는다는 것을 확인했다.
이를 해결하기 위해 Perspective-aware Projection (PAP) 방법을 제안했다. PAP는 질의와 문서 표현을 관점 공간에 투영하여 관점 인식을 강화한다. 실험 결과, PAP는 기존 검색기 대비 관점 인식 성능이 향상되었으며, 이는 다운스트림 태스크 수행 능력 향상으로 이어졌다.
추가로, 관점 추출 실험을 통해 언어 모델이 질의에서 관점을 자동으로 추출할 수 있음을 보였다. 이는 PAP를 실제 시나리오에 적용할 수 있는 가능성을 시사한다.
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