論文の概要: PRISM: Fine-Grained Paper-to-Paper Retrieval with Multi-Aspect-Aware Query Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10057v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 08:41:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:24.562625
• Title: PRISM: Fine-Grained Paper-to-Paper Retrieval with Multi-Aspect-Aware Query Optimization
• Title（参考訳）: PRISM:多視点問合せ最適化による細粒紙-紙間検索
• Authors: Sangwoo Park, Jinheon Baek, Soyeong Jeong, Sung Ju Hwang,
• Abstract要約: PRISMは文書から文書への検索手法であり、クエリと候補文書の両方に対して、複数のきめ細かい表現を導入している。 SciFullBenchは、クエリと候補の両方のフルペーパーの完全かつセグメンテーションされたコンテキストが利用できる新しいベンチマークである。 実験の結果、PRISMは既存の検索基準よりも平均4.3%性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.783280234747394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific paper retrieval, particularly framed as document-to-document retrieval, aims to identify relevant papers in response to a long-form query paper, rather than a short query string. Previous approaches to this task have focused on abstracts, embedding them into dense vectors as surrogates for full documents and calculating similarity across them, although abstracts provide only sparse and high-level summaries. To address this, we propose PRISM, a novel document-to-document retrieval method that introduces multiple, fine-grained representations for both the query and candidate papers. In particular, each query paper is decomposed into multiple aspect-specific views and individually embedded, which are then matched against candidate papers similarity segmented to consider their multifaceted dimensions. Moreover, we present SciFullBench, a novel benchmark in which the complete and segmented context of full papers for both queries and candidates is available. Then, experimental results show that PRISM improves performance by an average of 4.3% over existing retrieval baselines.
• Abstract（参考訳）: 科学論文検索(特に文書間検索)は、短いクエリ文字列ではなく、長い形式のクエリペーパーに応答して関連論文を特定することを目的としている。 この課題に対するこれまでのアプローチは抽象論に焦点を合わせ、それらを全文書の代理として密度の高いベクトルに埋め込んで、それらの類似性を計算してきたが、抽象論はスパースとハイレベルな要約しか提供していない。 そこで本研究では,クエリと候補文書の両方に対して,複数のきめ細やかな表現を導入し,文書から文書への新たな検索手法であるPRISMを提案する。 特に、各問合せ用紙は複数のアスペクト固有ビューに分解され、個別に埋め込みされ、それらが分割された候補論文の類似性とマッチングされて、それらの多面的次元を考慮される。 さらに,提案するSciFullBenchは,クエリと候補の両方に対する全論文の完全かつセグメンテーションされたコンテキストが利用できる,新しいベンチマークである。 実験の結果,PRISMは既存の検索基準よりも平均4.3%向上していることがわかった。

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