论文
E-SENS：负约束检索的排除敏感惩罚
E-SENS: Exclusion-Sensitive Penalization for Negative-Constraint Retrieval
摘要
当 检索器 提供有关用户明确排除的概念的证据时，检索增强语言模型可能无法遵守负面约束。除了显式否定之外，查询可能会要求包含一个概念但排除另一个概念的答案，或者询问属于某个类别但与密切相关的实例不同的实体。由于排除的概念仍然出现在查询文本中，因此即使用户要求避免，密集的 检索器 也可能会为有关该概念的文档分配高相似度。我们介绍 E-SENS，一种用于否定敏感检索的 无需训练 重新排序方法。 E-SENS 为排除的一侧提取紧凑的陷阱查询，并从原始查询检索分数中减去陷阱查询相似度。在 ExcluIR 上，E-SENS 在四种嵌入模型中显示出明显的召回违规权衡，并减少了召回保留设置下的陷阱检索。