用户在信息检索中常难以准确表达需求，但能判断答案的相关性。相关性反馈机制有助于优化检索结果。尽管相关性反馈研究已久，但在神经搜索中应用仍有限，主要因缺乏有效的集成方法。改进查询和相似度评分的策略是关键。
本研究探讨了文本嵌入模型在相似度评分中的可解释性挑战，特别是在搜索应用中。提供了可解释性方法的结构化概述，并评估其在提升文本嵌入可解释性和预测相似度方面的潜力。
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