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CONVERSER：基于合成数据生成的小样本对话稠密检索
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了会话式搜索中的检索捷径，提出了拉丁激烈的负面挖掘策略，以训练更加健壮的模型。实验证明，使用基于模型的重负面挖掘的方法有效地减缓了依赖捷径的影响，显著提高了最近的 CS 基准中的密集检索器的效果。
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关键要点
- 本文探讨了会话式搜索中的检索捷径。
- 检索捷径导致模型依赖历史信息，忽略最新问题。
- 提出了拉丁激烈的负面挖掘策略以训练更健壮的模型。
- 实验证明基于模型的重负面挖掘方法有效减缓了依赖捷径的影响。
- 该方法显著提高了CS基准中密集检索器的效果。
- 在QReCC中，检索器在Recall@10上的效果比以前的最先进模型高11.0。
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