基于查询语义特性的稠密文本检索模型

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摘 要：针对现有稠密文本检索模型（dense passage retrieval，DPR）存在的负采样效率低、易产生过拟合等问题，提出了一种基于查询语义特性的稠密文本检索模型（Q-DPR）。首先，针对模型的负采样过程，提出了一种基于近邻查询的负采样方法。该方法通过检索近邻查询，快速地构建高质量的负相关样本，以降低模型的训练成本。（剩余18373字）

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