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MRR论文前沿信息_《矛盾论》全文 txt(2024年12月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-12-04

MRR论文

布里斯托大学语言班全攻略：轻松应对考试！ 𐟌Ÿ 总体课程安排： 10周的课程分为五个阶段：介绍周、六个周的课程讲解、一周的模拟考试周、两个周的期末考试周。第五周是模拟考试周，相对轻松。第八周在课程讲解中穿插了第二次模拟考试。 6周的课程安排为四周的学习和两周的考核，没有介绍周。第四周有一次模拟考试。 𐟓š 课程及考核： Listening（听力）：考核形式：先盲听，将听到的内容尽可能地写在空白A4纸上。听完所有部分后，再发答题卡。第一部分：五个题非常简单，类似雅思听力Part A，填空为主。第二部分：Lecture，可以听两遍，大约20分钟。第一遍只听，第二遍做笔记，然后发题做题。第三部分：Seminar研讨会，内容延续Lecture，听两遍，问答为主，伴有选择判断匹配。 Reading（阅读）：考核形式：最后给你一篇大的学术文章，根据这篇文章出一些题。考试前会将原文发给你。学校会提供文章的reference，可以通过这个reference找到原文，以便更好地理解文章背景和文章在节选中的作用。 Writing（写作）：分为两块：类似雅思大作文的SAQ和小论文MRR。 SAQ：90分钟内写两篇250-300字的作文，类似于雅思大作文，但思路不同。要注意引用，学习各个topic时要注意区分consensus和conflict，从两方面看问题，thesis要写得简单明了，main body要按照thesis statement来写。每周都会要求练习一篇SAQ，好好练习考试没问题。 MRR：1500字，是一个不算严谨的literature review。选三篇不同年代的文章，每一篇要引用它前面的那一篇，找出它们的联系和区别，point by point分析。这一科基本好好写都没问题。 Presentation（演讲）：根据自己写的1500字文章进行介绍，时间大约12分钟，最好是脱稿。老师会对你的presentation进行一些提问。只要做到自信大方、口语流利，一般都不会有问题。 𐟒ᠦ示：大家如果课程上有疑问难点，可以随时提问哦！

MEVI：新方案，高召回速检索 𐟎‰ 备受瞩目的NeurIPS 2023大会上，微软亚洲研究院带来了多篇精彩的论文，其中一篇特别引人注目。 𐟓„ 论文链接： 𐟔 传统的文档检索方法大致分为三种：基于词语、嵌入和生成。基于词语的方法虽然能构建倒排索引，但无法充分利用语义信息。基于嵌入的方法通过双塔架构将查询和文档编码为嵌入向量，然后使用近似最近邻（ANN）搜索，但优化目标分为两个阶段，且ANN和最近邻的召回性能存在差距。基于生成的方法采用序列到序列模型，直接输入查询并输出文档标识符，在小语料库上表现优异，但由于高延迟难以扩展到大语料库，且语料库不可变。 𐟒ᠤ𘺤𚆨磥†𓨿™些问题，微软亚洲研究院的研究员们提出了模型增强向量索引MEVI，兼具高召回率和较快检索速度。他们构建了残差量化（RQ）码本对文档进行聚类，RQ码本保留了文档簇的层次结构，适合自回归生成。此外，还构建了序列到序列模型。输入查询后，序列到序列模型可以根据RQ码本直接生成虚拟集群标识符，然后用ANN在虚拟集群中搜索相关文档。 𐟔砥œ訮�ƒ过程中，研究员们使用经过数据增强的查询-文档对进行模型训练；推理过程中，则使用波束搜索根据RQ码本检索top-K个集群，并在集群中用ANN搜索查询嵌入。MEVI的设计解决了传统方法的局限性：RQ码本大小适中，使自回归解码器延迟较低；同时，新文档也可以插入到对应集群中。为了进一步增强召回性能，研究员们还将生成的文档集群和基于嵌入方法得到的文档进行了集成，同时发挥二者的优势。 𐟓Š 在实验中，研究员们选取了AR2和T5-ANCE模型作为基于嵌入的方法。实验结果表明，MEVI显著提高了召回率，在MSMARCO Passage数据集上实现了+3.62%的MRR@10、+7.32%的R@50、+10.54%的R@1000，在Natural Questions数据集上实现了+5.04%的R@5、+5.46%的R@20、+5.96%的R@100。

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