الاسترجاع الكثيف
Dense Retrieval
أسلوب استرجاع معلومات يُمثِّل النصوص والاستعلامات كمتجهات كثيفة (ذات قيم حقيقية) في فضاء مشترك، ثم يقيس التشابه الدلالي بينها عبر الضرب النقطي أو تشابه جيب التمام، بدلاً من مطابقة الكلمات المفتاحية.
An information retrieval approach that represents queries and documents as dense (real-valued) vectors in a shared space and measures semantic similarity via dot product or cosine similarity, rather than keyword matching.
تُرجم أيضاًالاسترجاع الدلالي الكثيف، الاسترجاع بالتمثيلات المتجهية
أول ظهور في هذه المجموعة: نظام Okapi في مسابقة TREC-3 (1994)
يظهر في هذه الأوراق
- Atlas: التعلُّم بأمثلة قليلة عبر نماذج لغوية مُعزَّزة بالاسترجاع2023في السماء ✦
- نظام Okapi في مسابقة TREC-31994في السماء ✦
- ColBERT: البحث الفعّال والكفوء في المقاطع النصية عبر التفاعل المتأخر السياقي فوق BERT2020في السماء ✦
- Contriever: استرجاع كثيف للمعلومات بدون إشراف عبر التعلّم التبايُني2022في السماء ✦
- الاسترجاع الكثيف للفقرات للإجابة عن الأسئلة في النطاق المفتوح2020في السماء ✦
- البحث عن التشابه بين مليارات المتّجهات باستخدام GPU2017في السماء ✦
- HyDE: استرجاع كثيف دقيق دون أمثلة ودون تسميات صِلة2022في السماء ✦
- REALM: التدريب المسبق لنموذج لغوي مُعزَّز بالاسترجاع2020في السماء ✦
- RETRO: تحسين النماذج اللغوية بالاسترجاع من تريليونات الرموز2022في السماء ✦
- Sentence-BERT: تضمينات الجمل باستخدام شبكات BERT السيامية2019في السماء ✦