基于查询语义特性的稠密文本检索模型
Dense passage retrieval model based on query semantic characteristics
1. 东莞理工学院 计算机科学与技术学院, 广东 东莞 523808
2. 东莞城市学院 人工智能学院, 广东 东莞 523419
摘要
针对现有稠密文本检索模型(dense passage retrieval,DPR)存在的负采样效率低、易产生过拟合等问题,提出了一种基于查询语义特性的稠密文本检索模型(Q-DPR)。首先,针对模型的负采样过程,提出了一种基于近邻查询的负采样方法。该方法通过检索近邻查询,快速地构建高质量的负相关样本,以降低模型的训练成本。其次,针对模型易产生过拟合的问题,提出了一种基于对比学习的查询自监督方法。该方法通过建立查询间的自监督对比损失,缓解模型对训练标签的过拟合,从而提升模型的检索准确性。Q-DPR在面向开放领域问答的大型数据集MSMARCO上表现优异,取得了0.348的平均倒数排名以及0.975的召回率。实验结果证明,该模型成功地降低了训练的开销,同时也提升了检索的性能。
基金项目
广东省普通高校重点领域专项资助项目(2021ZDZX3007)
东莞市社会发展科技资助项目(20231800936732)
东莞城市学院青年教师发展基金资助项目(2022QJY005Z)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0412
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1388-1393
文章编号: 1001-3695(2024)05-016-1388-06
发布历史
[2023-11-21] 优先出版
[2024-05-05] 印刷出版
引用本文
赵铁柱, 林伦凯, 杨秋鸿. 基于查询语义特性的稠密文本检索模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (5): 1388-1393. (Zhao Tiezhu, Lin Lunkai, Yang Qiuhong. Dense passage retrieval model based on query semantic characteristics [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (5): 1388-1393. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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