Dokumenterweiterung durch Abfragevorhersage

Eine Methode zur Verbesserung der Abrufleistung einer Suchmaschine besteht darin, Dokumente mit Begriffen zu erweitern, die in Beziehung oder repräsentativ zum Inhaltsinhalt der Dokumente stehen. Aus der Perspektive eines Frage-Antwort-Systems könnte dies Fragen umfassen, auf die das Dokument potenziell antworten kann. Auf Basis dieser Erkenntnis schlagen wir eine einfache Methode vor, die voraussagt, welche Abfragen für ein gegebenes Dokument gestellt werden, und dieses dann mit diesen Vorhersagen erweitert. Dazu wird ein sequenzbasiertes Modell verwendet, das mithilfe von Datensätzen trainiert wurde, die aus Paaren von Abfrage und relevantem Dokument bestehen. Durch die Kombination unserer Methode mit einem hochwirksamen Neuanordnungskomponenten erreichen wir den aktuellen Stand der Technik in zwei Abrufaufgaben. In einem latenzkritischen Szenario nähern sich allein die Abrufergebnisse (ohne Neuanordnung) der Effektivität komplexerer neuronaler Neuanordnungsmodelle an, sind jedoch viel schneller.请注意，这里的“latency-critical regime”被翻译为“latenzkritischem Szenario”，这是指在对延迟非常敏感的情况下。此外，“re-ranking component”被翻译为“Neuanordnungskomponente”，这是指重新排序或重排组件。希望这些翻译符合您的要求。如果有任何特定术语需要进一步调整，请告知我。