排序反馈查询重写模型

免标注训练

利用公开重排序器提供与重写目标对齐的反馈，在无需人工标注的条件下训练查询重写模型。

Mao, Shengyu · Jiang, Yong · Chen, Boli · 李晓 · Peng, Wang · Xinyu, Wang · Xie, Pengjun · Huang, Fei · 陈华钧 · 张宁豫

2024

技术优势

免标注训练

不需要任何人工标注的相关文档或答案，直接用公开重排序器给出反馈，训练成本大幅降低。

反馈更对齐

重排序器的打分直接反映重写后的查询与文档的相关性，恰好是查询重写想要优化的目标，避免了奖励设计的主观性。

超越基线

在多个下游任务上，RaFe的表现好于传统的查询重写方法，验证了排序反馈的有效性。

应用场景

• 检索增强生成：可作为即插即用的重写模块提升检索质量，无需领域标注。
• 开放域问答：将用户问题重写为更利于检索的形式，提高答案召回率。
• 查询重写：用排序反馈代替人工标注训练重写器，大幅降低数据成本。