TartuNLP在SemEval-2025任务5中的表现：将主题标签视为两阶段的信息检索

本研究针对SemEval-2025任务5，旨在帮助图书馆员为图书馆记录分配主题标签，通过文档内容从大型主题分类中检索相关标签。我们提出了一种双阶段的信息检索系统，使用双编码器进行粗粒度候选提取，同时利用交叉编码器进行细粒度重排序，显著提高了召回率，且在定性评估中表现出竞争力。