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。

CONVERSER：基于合成数据生成的小样本对话稠密检索
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