27、学习密集表示用于排序：技术解析与性能评估

学习密集表示用于排序：技术解析与性能评估

在信息检索领域，为了提高文本排序的效果和效率，研究者们不断探索新的方法。本文将深入探讨几种用于排序的学习密集表示技术，包括 ME - BERT、ColBERT 以及知识蒸馏在变压器双编码器中的应用。

1. ME - BERT 的有效性评估

ME - BERT 是一种多表示方法，在 MS MARCO 段落排名测试集的开发集上进行了评估。以下是不同方法在该数据集上的表现：
| Method | MS MARCO Passage (Dev) MRR@10 | MS MARCO Passage (Dev) MRR@100 | MS MARCO Doc (Dev) MRR@10 |
| — | — | — | — |
| BM25 (Anserini, top 1000) | 0.187 | 0.311 | 0.209 |
| DR w/ in - batch + BM25 | 0.311 | - | - |
| DE - BERT | 0.302 | 0.288 | - |
| ME - BERT | 0.334 | 0.333 | - |
| BM25 + DE - BERT | 0.309 | 0.315 | - |
| BM25 + ME - BERT | 0.343 | 0.339 | - |

从表格数据可以看出，多表示的 ME - BERT 方法优于单表示的 DE - BERT 基线。然而，ME - BERT 存在效率成本，如查询延迟和更大的索引。此外，密集 - 稀疏混合方法（如 BM25 + ME - BERT）比单独的密集检索更有效，这与其他研究结果一致