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大规模检索系统（例如搜索连接）一直是帮助人们访问大量在线信息的重要工具。各种技术来提高检索质量。由于从查询文本中进行计算搜索的困难以及准确代表文档要求的语义含义，大多数以前的研究都是基于经典的术语加权方法，例如BM-25（Robertson和Zaragoza，2009年）或TF-IDF（SpärckJones，1972年，1972年，或单词）或单词（MIK）或单词（MIK）或单词。，2013年）在关键字匹配可以解决的情况下表现良好。但是，这些模型仅接受稀疏的手工特征，并且无法捕获复杂的语义效果。考虑到像Bert这样的预训练的语言模型（Devlin等人，2019年）和罗伯塔（Liu等人，2019年）在广泛的
Quadrupletbert：一种基于嵌入的大规模检索的有效模型
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