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摘要我们描述了OpenWebSearch Group参与CLEF 2024 Quantumclef IR特征选择曲目。我们提交的运行重点是观察到，在更改培训设置时，特征在学习到级别模型中的重要性可能会变化并矛盾。要解决此问题并确定在各种下游训练程序中具有强大功能的特征子集，我们通过反复训练特征的模型在随机选择的功能子集上，并在训练有素的模型中衡量其重要性，从而引导特征的重要性得分。我们确实观察到，在不同的引导程序中，特征的重要性差异很大，并且与自身矛盾。我们假设量子退火器可以更好地探索这种复杂的优化景观，而不是模拟的退火器。但是，我们发现量子退火器并没有发现基本上最佳的解决方案，这些解决方案可以产生更有效的学习对级别模型。
Team openWebsearch在Clef 2024：Quantumclef
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