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CONFERENCE (DOMESTIC) ターゲットベクトルを用いた SPLADE への明示的な知識注入による概念マッピング効果検証
石川 敦也 (早大), 酒井 哲也 (早大), 藤田 澄男
第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第24回日本データベース学会年次大会） (DEIM 2026)
February 28, 2026
SPLADE 等のスパース検索モデルは，語彙マッピングの明示的な制御が困難という課題がある．本稿では，文書ベクトルをクエリの概念構造に直接適合させる「Concept Mapping (CM) 項」を提案し，その効果を検証する．MS MARCO を用いた実験の結果，提案手法は主要な検索精度指標においてベースラインとの統計的な有意差を認めなかった．詳細分析により，CM 項が文書を過度にスパース化させ，検索に必要な詳細情報を抑制する傾向が確認された一方で，ノイズ除去などのアライメント効果も部分的に示唆された．本結果より，概念マッピングの有効活用には，文書とクエリの情報量の非対称性を考慮した損失設計が不可欠であると結論付けた．
Paper :
ターゲットベクトルを用いた SPLADE への明示的な知識注入による概念マッピング効果検証
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