信息检索器（IR）的目的是找到相关的文件（e.g.在大规模的情况下，对一个给定的查询提供的片段、段落和文章）。.IR在许多任务中发挥着重要的作用，如开放领域的问题回答和对话系统，这些任务需要外部知识。.在过去，基于术语匹配的搜索算法已被广泛使用.最近，基于神经的算法（被称为神经检索器）获得了更多的关注，它可以缓解传统方法的局限性。.无论神经检索器取得了怎样的成功，它们仍然面临许多挑战，例如.g.遭受少量训练数据的影响，无法回答以简单实体为中心的问题.此外，大多数现有的神经检索器是为纯文本查询而开发的。.这使他们无法处理多模式的查询（i.e.查询是由文字描述和图片组成的).这项提案有两个目标.首先，我们从三个角度介绍了解决上述神经检索器问题的方法，即新的模型架构、面向IR的预训练任务和生成大尺度训练数据。.其次，我们确定了未来的研究方向并提出了潜在的相应解决方案.
《Neural Retriever and Go Beyond: A Thesis Proposal》
论文地址:http://arxiv.org/abs/2205.16005v1
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