生成、过滤和融合：零样本神经排序器的多步关键词扩展
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。查询扩展对于复杂的现代交叉编码器排名器的影响尚未得到充分探索，本研究提出了 GFF 管道，通过生成、过滤和融合查询扩展更有效地改善零样本排名指标，进而改进了 BEIR 和 TREC DL 2019/2020 上的零样本 nDCG@10。
该研究通过扩展Transformer编码器的能力，使用全局表示跨样本注意所有令牌，并提出了一种更好的答案跨度概率计算方法。在自然问题数据集和WebQuestions数据集上，精确匹配分数分别达到了当前技术水平的2.5和4.4。这种方法特别适用于计算密集型应用。
