Paper-檢索

閱讀 SIGIR 2021 論文 Text-to-Text Multi-view Learning for Passage Re-ranking。如果說上一篇 ai-097（MMLF）管的是檢索的第一段「粗撈」，這篇管的就是第二段「精排（re-ranking）」。它的招數是多視角學習：在原本的「排序視角」之外，additionally 加一個「文字生成視角」（讓模型從段落反推出查詢），兩個目標共享同一個 T5 表徵一起訓練。結果是——不需要更多標註資料、也不用換更大的模型，就讓 T5-large 的精排效果追平參數量大 3.6 倍的 T5-3B。