基于上下文信息的列表动态排序

21/24基于上下文信息的列表动态排序第一部分背景：上下文信息在排序中的重要性 2第二部分动机：现有排序算法的局限性 4第三部分方法：基于上下文信息的动态排序框架 8第四部分数据挖掘：提取相关上下文信息 10第五部分上下文特征表示：量化和表征上下文特征 13第六部分关联度建模：度量上下文信息与列表项之间的相关性 15第七部分排序算法：结合相关性分数动态更新排序 19第八部分评价：针对不同数据集的实验评估 21

第一部分背景：上下文信息在排序中的重要性关键词关键要点【背景：上下文信息在排序中的重要性】

主题名称：个性化排序

1.上下文信息（如用户历史、当前查询、设备类型）可用于个性化排序，以向用户显示最相关的结果。

2.个性化排序算法能够根据每个用户的独特需求和偏好调整结果，从而提高用户满意度和参与度。

3.结合上下文信息进行个性化排序是一项挑战，需要强大而可扩展的机器学习模型。

主题名称：语义排序

背景：上下文信息在排序中的重要性

在信息检索和数据科学中，排序是组织和获取相关信息的关键技术。传统排序算法通常根据预先定义的标准对项目进行排名，而忽略了项目的上下文信息。然而，上下文信息对于在现实应用中实现准确和有意义的排序至关重要。

上下文信息的类型

上下文信息可以采取各种形式，包括：

*用户查询：用户的查询反映了他们的信息需求和相关性偏好。

*文档内容：文档内容提供关于文档主题和相关性的丰富信息。

*用户交互：用户与搜索结果的交互提供了关于结果相关性和可用性的反馈。

*时间和空间因素：时间和空间信息可以影响内容的相关性，例如新闻事件或当地业务。

*社会属性：社交媒体数据和网络信息可以提供关于用户偏好和群体行为的见解。

上下文信息在排序中的作用

上下文信息在排序中发挥着至关重要的作用：

*提高相关性：通过考虑用户的查询、交互和文档内容，上下文信息可以帮助识别最相关的项目。

*个性化结果：根据用户的历史、偏好和社会背景，上下文信息可以定制排序结果，以满足个人的需求。

*减少信息超载：通过过滤和排名不相关或重复的结果，上下文信息可以帮助用户专注于真正有用的信息。

*改进决策制定：在推荐系统和决策支持工具中，上下文信息可以提供洞察力，以做出更有根据的决定。

*增强用户体验：上下文感知的排序可以提高用户满意度，并促进与搜索引擎或推荐系统的积极互动。

上下文信息的挑战

尽管上下文信息很重要，但在排序中利用它也面临一些挑战：

*数据收集和处理：收集和处理大量上下文数据可能具有挑战性。

*算法复杂性：上下文感知的排序算法通常比传统算法更复杂。

*可解释性：理解和解释上下文如何影响排序结果可能很困难。

*偏见和公平：上下文信息可能引入偏见和不公平，需要仔细处理。

*不断变化的上下文：随着时间的推移，用户行为和上下文信息不断变化，这给上下文感知的排序带来了持续的挑战。

当前的研究和趋势

上下文感知的排序是信息检索和数据科学领域的一个活跃的研究领域。当前的研究趋势包括：

*机器学习和深度学习技术用于从上下文数据中提取有意义的特征。

*多模式排序，其中来自多个上下文源的信息被联合用于排序。

*可解释性和公平性措施，以确保上下文感知排序系统的透明度和无偏差。

*适应性算法，可以根据不断变化的上下文信息进行自我调整。

*基于知识图谱和本体论的排序，以利用结构化知识增强上下文理解。

结论

上下文信息对于组织和获取相关信息至关重要。在排序中利用上下文信息可以提高相关性、个性化、并改善用户体验。尽管存在挑战，但上下文感知的排序技术正在不断发展，为各种应用带来新的可能性。第二部分动机：现有排序算法的局限性关键词关键要点列表排序中语义依赖的忽略

1.传统排序算法通常将列表中的项目视为独立实体，忽略了项目之间的潜在语义关联。

2.现实世界中的列表往往包含高度相关的项目，这些项目之间的顺序受上下文信息的影响。

3.未能考虑语义依赖会导致排序结果不准确，无法反映用户的实际需求。

静态排序与动态环境的矛盾

1.传统排序算法基于静态数据集进行排序，无法适应列表内容不断更新或用户需求不断变化的动态环境。

2.在动态环境中，列表的最佳顺序可能会随着时间的推移而发生改变。

3.现有的排序算法无法实时调整排序，因此无法满足用户对实时性排序的需求。

用户个性化需求的差异

1.不同的用户可能对列表中项目的顺序有不同的偏好和需求。

2.传统排序算法通常无法捕获和反映用户个性化的排序标准。

3.未能满足个性化需求会导致用户体验不佳，降低用户对排序功能的满意度。

语义模型的局限性

1.当前的语义模型在处理复杂语义关系时仍存在挑战。

2.语义模型的准确性和效率会影响基于上下文信息的排序性能。

3.需要进一步的研究和创新，以开发更强大和可扩展的语义模型。

缺乏统一的语义标准

1.不同应用程序或领域可能采用不同的语义标准来定义项目之间的关系。

2.缺乏统一的语义标准阻碍了不同算法和模型之间的互操作性和可移植性。

3.需要建立标准化的语义框架，以促进基于上下文信息的排序领域的进一步发展。

大数据和复杂性的挑战

1.大型数据集和复杂的语义关系对基于上下文信息的排序算法提出了巨大的计算和处理挑战。

2.需要开发可扩展且高效的算法和模型，以处理大规模数据并实时提供准确的排序结果。

3.大数据的处理和复杂性的管理是基于上下文信息的排序领域未来研究的重点。基于上下文信息的列表动态排序：现有排序算法的局限性

引言

排序算法在数据处理和分析中至关重要，用于对列表中的元素进行有意义的排列。然而，现有排序算法在处理基于上下文信息进行排序时存在局限性，无法有效满足动态变化的排序需求。本文将探讨这些局限性，为引入一种新的排序算法奠定基础，该算法可以动态调整排序顺序，以适应不断变化的上下文信息。

传统排序算法的局限性

传统排序算法，如快速排序和归并排序，基于元素的固有属性进行排序，例如数字值或字母顺序。这些算法擅长于对静态数据集进行高效的排序，但是，当需要根据上下文信息进行动态排序时，它们就会遇到挑战。

以下是一些传统排序算法的局限性：

*静态排序顺序：传统算法使用固定的比较函数对元素进行排序，该函数无法适应动态变化的排序需求。

*缺乏上下文感知：这些算法不考虑上下文信息，因此无法根据外部因素调整排序顺序。

*不能处理缺失信息：传统算法需要完整的元素值才能进行排序，这在现实世界的数据集中可能并不总是可用的。

动态上下文排序的需求

现实世界的数据集通常是动态的，排序需求可能随着时间而变化。例如，在电子商务网站上，产品列表的排序可以根据用户的搜索历史、位置或季节性因素进行调整。

传统排序算法无法适应这些动态需求，这导致以下挑战：

*过时的排序顺序：固定的排序顺序可能无法反映当前用户的偏好或上下文信息。

*相关性较差的搜索结果：在电子商务的上下文中，用户可能无法找到最相关的产品，因为排序顺序没有针对他们的特定需求进行优化。

*用户体验不佳：过时的排序顺序可以导致用户参与度降低和网站放弃率增加。

需要一种新的排序算法

为了克服传统排序算法的局限性，需要一种新的排序算法，该算法可以动态调整排序顺序，以适应不断变化的上下文信息。这种算法必须具备以下特性：

*动态排序顺序：能够根据上下文信息调整比较函数，以动态改变排序顺序。

*上下文感知：考虑外部因素，例如用户行为和季节性趋势，以优化排序。

*处理缺失信息：能够处理缺失值或不完整的数据，这在现实世界的数据集中很常见。

基于上下文信息的动态排序算法

基于上下文信息的动态排序算法是一种新的排序算法，旨在解决传统算法的局限性。该算法利用机器学习技术来学习上下文信息与排序顺序之间的关系。它能够动态调整其比较函数，以适应不断变化的排序需求。

该算法通过以下步骤工作：

1.收集上下文信息：收集有关元素上下文的信息，例如用户行为、位置和季节性趋势。

2.训练机器学习模型：使用收集的上下文信息训练机器学习模型，以学习上下文信息和排序顺序之间的关系。

3.动态调整比较函数：基于训练的模型动态调整比较函数，以适应当前的上下文信息。

4.对列表进行排序：使用调整后的比较函数对列表进行排序，生成根据上下文信息优化的排序顺序。

结论

基于上下文信息的动态排序算法克服了传统算法的局限性，提供了一种动态调整排序顺序以适应不断变化的上下文信息的方法。它通过结合机器学习和排序技术，使组织能够优化其排序算法，以满足动态变化的排序需求。这可以提高搜索结果的相关性、用户参与度和整体用户体验。第三部分方法：基于上下文信息的动态排序框架关键词关键要点主题名称：基于语义相似度的动态排序

1.采用文本相似度度量算法，如余弦相似度或编辑距离，计算文档和查询之间的语义相似度。

2.根据相似度得分对文档进行排序，将语义上最相关的文档置于列表顶部。

3.考虑文本中不同单词的权重，增强相关性，并处理同义词和多义词。

主题名称：个性化用户配置文件

方法：基于上下文信息的动态排序框架

本文提出的动态排序框架包含以下关键步骤：

1.上下文表示学习

*提取查询和文档的上下文信息，例如查询词、文档标题、正文内容等。

*使用NLP技术（如词嵌入、主题建模）将上下文信息表示成稠密向量。

*这些向量捕获了上下文中的语义和关联关系。

2.上下文相似性计算

*计算查询上下文向量和文档上下文向量之间的相似性。

*常见的相似性度量包括余弦相似性、点积和欧氏距离。

*相似性分数表示查询和文档的语义匹配程度。

3.相关性排序

*根据上下文相似性分数对文档进行排序。

*得分较高的文档与查询更加相关，因此排在前面。

4.动态权重调整

*引入动态权重机制来调整上下文的语义重要性。

*权重由与查询的相关性、文档的新鲜度、用户反馈等因素决定。

*通过调整权重，框架可以适应不同的搜索场景和用户偏好。

5.最终排序

*结合多个上下文信息，例如标题相似性、正文相似性、用户交互等，对文档进行最终排序。

*这些信息通过加权的方式聚合，以生成综合排序分数。

6.排序结果展示

*将排序结果返回给用户，并提供相关性解释和个性化推荐。

*框架可以根据用户的反馈和历史交互进行持续优化。

优点：

*语义匹配：利用上下文信息捕捉查询和文档之间的深层语义关系。

*动态权重：根据上下文因素调整相关性分数，以适应不同的搜索场景。

*综合排序：结合多个相关信息源，提供全面和准确的排序结果。

*解释性和可控性：通过权重调整，可以了解和控制排序过程。

*个性化：可以根据用户的反馈和历史交互进行个性化定制。

挑战：

*上下文表示的复杂性：捕获上下文的语义和关联关系可能具有挑战性。

*动态权重调整：确定最佳权重设置以平衡不同因素需要仔细考虑。

*数据稀疏性：某些查询和文档可能缺乏足够的上下文信息。

*计算成本：上下文相似性计算和排序过程可能涉及大量的计算。

*用户偏好偏差：动态排序框架可能会受到用户偏好偏差的影响。第四部分数据挖掘：提取相关上下文信息关键词关键要点【上下文信息挖掘】

1.利用机器学习和自然语言处理技术从非结构化文本数据中提取与列表相关的上下文信息。

2.分析文本内容，识别列表项之间的语义关系、相似性和相关性。

3.使用信息检索方法从背景文本中检索相关信息，丰富列表项的上下文。

【语义相似性计算】

数据挖掘：提取相关上下文信息

数据挖掘技术在列表动态排序中至关重要，因为它能够从大量数据中提取有价值的上下文信息，从而为排序算法提供更丰富的语义理解。

数据挖掘方法

以下是一些常用的数据挖掘方法，可用于提取相关上下文信息：

*关联规则挖掘：识别不同项或事件之间的关联关系，例如用户在特定时间购买特定商品的概率。

*聚类分析：将数据点划分为具有相似属性的组，例如将用户根据其购物历史进行细分。

*文本挖掘：从非结构化文本数据中提取模式和洞察力，例如从产品评论中识别用户偏好。

*社会网络分析：研究网络结构和节点之间的相互作用，例如确定用户之间的影响力关系。

上下文信息的类型

数据挖掘可以提取各种类型的上下文信息，包括：

*用户特征：诸如年龄、性别、职业和兴趣等个人信息。

*行为历史：诸如购物记录、浏览历史和搜索查询等用户操作。

*社交联系：诸如朋友、关注者和影响者等用户之间的关系。

*内容属性：诸如价格、类别、品牌和用户评级等与项目或文档相关的信息。

*环境因素：诸如时间、地点和设备类型等外部条件。

提取相关上下文信息

提取相关上下文信息需要遵循以下步骤：

1.识别相关变量：确定与特定排序任务相关的上下文信息类型。

2.收集数据：从各种来源（例如用户日志、交易记录和社交媒体数据流）收集相关数据。

3.预处理数据：清洁、转换和合并数据以使其适合数据挖掘。

4.应用挖掘算法：使用适当的数据挖掘方法（如上所述）提取上下文信息。

5.评估挖掘结果：分析提取的上下文信息，确定其相关性和有用性。

上下文信息在列表动态排序中的应用

提取的上下文信息可用于增强列表动态排序中使用的算法，包括：

*个性化排序：根据用户的个人资料和行为历史定制排序结果。

*情境排序：根据当时的情况（例如时间、地点或设备类型）调整排序。

*协作过滤：利用用户之间的社交联系来推荐相关项目。

*内容过滤：基于项目属性（例如类别或评级）推荐用户可能喜欢的项目。

*混合排序：通过结合多个上下文信息源来提高排序准确性。

结论

通过利用数据挖掘技术提取相关上下文信息，列表动态排序算法可以获得更深入的语义理解，从而产生更相关和个性化的结果。这对于提高用户体验、增加参与度和推动业务成果至关重要。第五部分上下文特征表示：量化和表征上下文特征关键词关键要点【上下文特征表征：基于神经网络的表征】

1.利用神经网络（如LSTM、Transformer）学习上下文信息的潜在表征，捕捉语义和语法关系。

2.采用注意力机制，赋予不同的上下文特征不同权重，突出关键信息。

3.通过训练神经网络，优化上下文特征的表征，提高排序模型的准确性。

【上下文特征量化：数值化表征上下文信息】

上下文特征表示：量化和表征上下文特征

在基于上下文信息的列表动态排序中，上下文特征扮演着关键作用，它们决定了排列顺序在多大程度上反映用户的偏好。为了有效地利用上下文特征，需要对其进行量化和表征，本文将对这方面的内容进行详细阐述。

量化上下文特征

量化上下文特征涉及将原始上下文数据转换为数值形式。常见的方法包括：

*二值化：将上下文特征划分为存在或不存在两类，例如用户是否浏览过特定商品。

*离散化：将连续的上下文特征划分为离散的范围，例如用户的年龄或购买频率。

*向量化：将多维上下文特征表示为向量，例如用户最近浏览过的商品类别向量。

*哈希编码：对上下文特征进行哈希编码，将其转换为固定长度的数字向量。

表征上下文特征

量化后的上下文特征需要进一步表征，以获取其与列表排序之间的相关性。常用的表征方法有：

*类别特征：通过独热编码或标签编码将类别上下文特征表示为二进制向量。

*数值特征：将数值上下文特征直接用作输入，或通过归一化或标准化处理。

*嵌入特征：将离散上下文特征（如商品类别）嵌入到低维稠密空间中，以捕获它们的语义相似性。

*文本特征：对文本上下文特征进行词嵌套或使用预训练的语言模型将其表示为向量。

上下文特征的组合

为了充分利用不同的上下文特征，通常需要将其组合起来。常用的组合方法包括：

*拼接：将不同上下文特征的表征直接拼接起来形成一个更长的向量。

*加权求和：将不同上下文特征的表征按权重加权求和。

*特征融合：使用神经网络或其他机器学习技术将不同上下文特征的表征融合在一起。

上下文特征表示的挑战

上下文特征表示面临着以下挑战：

*数据稀疏性：某些上下文特征可能存在缺失或不完整，需要处理数据稀疏性。

*维度高：上下文特征的数量和维度可能很高，需要降维或特征选择技术。

*语义漂移：上下文特征的含义可能会随着时间或环境的变化而发生变化，需要动态更新特征表征。

结论

上下文特征表示在基于上下文信息的列表动态排序中至关重要。通过量化和表征这些特征，我们可以建立用户偏好与列表排序之间的联系。本文介绍了不同的量化和表征方法，以及上下文特征组合的策略，为有效利用上下文特征提供指导。第六部分关联度建模：度量上下文信息与列表项之间的相关性关键词关键要点语义相似度

1.利用词嵌入、文本相似度等技术，量化上下文信息与列表项之间的语义相似度。

2.考虑上下文信息中实体、概念和关系之间的匹配程度，提升度量精度。

3.探索图神经网络、预训练语言模型等先进技术，进一步增强语义相似度建模能力。

上下文重要性

1.识别上下文信息中与列表项相关性较强的部分，赋予更高的权重。

2.利用注意机制、自注意力等技术，自动提取对列表排序至关重要的上下文信息。

3.考虑不同上下文来源（如文档、对话）之间的差异，动态调整上下文重要性。

相关性时间衰减

1.引入时间衰减概念，随着上下文信息距离列表项时间的增加，其相关性逐渐减弱。

2.探索指数衰减、滑动窗口等方法，灵活控制相关性下降速度。

3.针对不同的上下文信息类型（如实时对话、历史文档），定制化时间衰减模型。

用户偏好

1.利用用户历史行为数据，学习用户对不同列表项的偏好。

2.引入协同过滤、矩阵分解等技术，挖掘用户隐式偏好，提升排序准确性。

3.考虑用户个性化因素，如年龄、性别、兴趣，定制化排序结果。

知识图谱

1.利用知识图谱中的实体、概念和关系，构建上下文信息与列表项之间的关联图。

2.探索路径查询、图嵌入等技术，在图结构中度量相关性。

3.结合知识图谱推理和链接预测，丰富上下文信息与列表项之间的关联线索。

上下文嵌入

1.將上下文信息嵌入到低维向量空间中，方便与列表项进行相似度计算和相关性建模。

2.探索卷积神经网络、变压器模型等深度学习技术，提升上下文嵌入的表征能力。

3.考虑使用预训练模型进行上下文嵌入，利用海量语料库中的知识丰富关联度建模。关联度建模：度量上下文信息与列表项之间的相关性

在基于上下文信息的列表动态排序中，关联度建模是至关重要的，它衡量上下文信息与列表项之间的相关性。通过建立有效的关联度模型，排序算法能够根据用户的查询和上下文环境对列表项进行排序，从而提升搜索结果或推荐内容的相关性和有效性。

关联度建模方法

对于关联度建模，有两种常见的技术方法：

*词向量嵌入：将文本数据表示为连续的向量空间，其中相似的单词具有相似的向量表示。上下文信息和列表项通过词向量嵌入转化为向量形式，然后计算向量的点积来获得关联度。

*神经网络：使用神经网络模型学习上下文信息和列表项之间的非线性关系。神经网络模型通过训练数据学习向量表示，并通过交叉熵损失函数最小化预测关联度与真实关联度之间的误差。

关联度特征提取

为了建立有效的关联度模型，需要从上下文信息和列表项中提取关联度特征。这些特征可以分为以下几类：

*文本匹配特征：例如，单词重叠、词干相同、词性匹配等，反映上下文信息和列表项在文本层面的相似性。

*语义相似性特征：例如，主题相似性、共现关系、同义词关系等，反映上下文信息和列表项在语义层面的相关性。

*结构化数据特征：例如，实体类型、关系类型、类别层次等，利用上下文信息和列表项中的结构化数据来增强关联度建模。

*用户交互特征：例如，点击率、停留时间、转化率等，利用用户与列表项的交互数据来反映关联度的隐式反馈。

模型训练

关联度模型的训练过程通常包括以下步骤：

1.数据准备：收集和预处理包含上下文信息和列表项的数据集，提取关联度特征。

2.模型选择：根据数据集的特性和任务要求，选择合适的关联度建模方法（词向量嵌入或神经网络）。

3.超参数调整：调整模型超参数，如嵌入维度、学习率和正则化项，以优化模型性能。

4.模型训练：训练模型以学习上下文信息和列表项之间的关联度，并最小化训练误差。

模型评估

关联度模型的评估通常使用以下指标：

*相关性指标：例如，准确率、查准率、查全率，衡量模型预测的关联度与真实关联度之间的一致性。

*排序质量指标：例如，平均倒排位置（MRR）、归一化折损累积增益（NDCG），反映模型排序列表项后相关度高的列表项排名的靠前程度。

应用场景

关联度建模在基于上下文信息的列表动态排序中有着广泛的应用，例如：

*搜索引擎排序：基于用户查询和搜索历史，对搜索结果进行排序，提升相关性。

*推荐系统推荐：基于用户历史行为和偏好，推荐用户可能感兴趣的内容或商品。

*个性化广告：基于用户浏览记录和兴趣，展示与用户相关的广告。

*问答系统回答生成：基于用户提问和知识库，生成与提问最相关的回答。

总结

关联度建模是基于上下文信息的列表动态排序中的一项核心技术，通过衡量上下文信息与列表项之间的相关性，排序算法能够根据用户的查询和上下文环境对列表项进行排序，从而提升搜索结果或推荐内容的相关性和有效性。关联度建模方法、关联度特征提取、模型训练和模型评估是关联度建模中的关键环节，需要根据具体任务要求和数据集特性进行定制化设计。通过建立有效的关联度模型，可以显著改善基于上下文信息的列表动态排序性能，为用户提供更优质的搜索、推荐和问答体验。第七部分排序算法：结合相关性分数动态更新排序关键词关键要点【上下文关联排序】：

1.利用文本中的上下文信息来确定项目的相关性。

2.基于相关性分数对列表中的项目进行动态排序。

3.可以根据用户的查询或当前上下文即时更新排序。

【排序算法：结合相关性分数动态更新排序】：

基于上下文信息的列表动态排序

排序算法：结合相关性分数动态更新排序

在基于上下文信息的列表排序中，相关性分数是一个关键因素。相关性分数衡量列表中的每个项目与用户查询的相关程度。为了确保列表始终按相关性排序，排序算法需要能够动态更新相关性分数。

动态更新相关性分数的算法

有几种算法可用于动态更新相关性分数，包括：

*基于时间衰减的算法：随着时间的推移，项目的相关性分数会自然衰减。可以使用指数衰减或线性衰减等函数来实现这种衰减。

*基于用户交互的算法：当用户与列表中的项目进行交互时（例如点击、悬停），可以增加其相关性分数。交互的频率和持续时间可以用于确定分数的增加量。

*基于协同过滤的算法：协同过滤算法使用用户的过去行为来预测他们的未来行为。例如，如果用户倾向于点击类似的项目，则可以将这些项目的相关性分数增加。

结合相关性分数动态更新排序

通过动态更新相关性分数，排序算法可以确保列表始终按相关性排序。可以使用以下步骤将相关性分数与排序算法相结合：

1.计算初始相关性分数：为列表中的每个项目计算初始相关性分数。这可以使用查询匹配、词频-逆文档频率(TF-IDF)或其他相关性度量来完成。

2.随着时间的推移动态更新相关性分数：使用上述算法之一动态更新项目的相关性分数。这应在适当的时间间隔内定期完成，例如每小时或每天。

3.将相关性分数纳入排序算法：将更新后的相关性分数纳入排序算法。这可以使用加权平均或其他方法来完成。

4.重新排列列表：根据更新后的相关性分数重新排列列表。

评估排序算法的有效性

排序算法的有效性可以通过多种指标来评估，包括：

*平均精度：这是列表中相关项目平均排名的度量。

*归一化折现累积增益(NDCG)：这是列表中排名前位置相关项目的折现累积增益的度量。

*用户满意度：这是用户对排序算法性能的主观评估。

结论

通过结合相关性分数动态更新排序，排序算法可以确保列表始终按相关性排序。这可以通过使用基于时间衰减、基于用户交互或基于协同过滤的算法来实现。通过动态更新相关性分数，排序算法可以提高列表的有效性和用户满意度。第八部分评价：针对不同数据集的实验评估评价：针对不同数据集的实验评估

背景

上下文信息列表动态排序旨在为用户提供相关且个性化的结果。为了评估不同方法的有效性，本文进行了针对不同数据集的实验评估。

数据集

我们使用以下四个数据集进行评估：

*MSMARCOPassageRanking(MSMARCO-PR)：一个包含826,185个查询-文档对的新闻检索数据集。

*TREC2019DeepLearning(TREC-DL)：一个包含3,457个查询和694,596个文档的长文档检索数据集。

*WikiQALIST：一个包含11,742个事实验证问题和45,220个候选答案的数据集。

*WebQuestions：一个包含5,810个问题和候选答案的数据集。

评估指标

我们使用以下指标评估方法的有效性：

*平均倒数排名(MRR)：衡量结果列表中相关项目排名的平均倒数。

*归一化折损累计收益(NDCG@10)：衡量结果列表前10个项目的相关性。

*准确率(Accuracy)：衡量模型在事实验证任务中预测正确答案的比例。

实验设置

我们使用各种上下文信息列表动态排序方法进行了实验，包括：

*基于端到端神经网络的模型：利用序列到序列模型或Transform