論文の概要: Chain of Retrieval: Multi-Aspect Iterative Search Expansion and Post-Order Search Aggregation for Full Paper Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10057v2
• Date: Sat, 01 Nov 2025 07:56:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-04 16:14:22.139588
• Title: Chain of Retrieval: Multi-Aspect Iterative Search Expansion and Post-Order Search Aggregation for Full Paper Retrieval
• Title（参考訳）: 検索の連鎖: 完全検索のための複数アスペクト反復探索拡張と順序探索集約
• Authors: Sangwoo Park, Jinheon Baek, Soyeong Jeong, Sung Ju Hwang,
• Abstract要約: The Chain of Retrieval (COR) is a novel repeaterative framework for full-paper search。 SCIBENCH(SCIBENCH)は、クエリと候補のための全論文の完全なコンテキストとセグメント化されたコンテキストを提供するベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.71038700559195
• 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 exclusively on abstracts, embedding them into dense vectors as surrogates for full documents and calculating similarity between them. Yet, abstracts offer only sparse and high-level summaries, and such methods primarily optimize one-to-one similarity, overlooking the dynamic relations that emerge among relevant papers during the retrieval process. To address this, we propose Chain of Retrieval(COR), a novel iterative framework for full-paper retrieval. Specifically, CoR decomposes each query paper into multiple aspect-specific views, matches them against segmented candidate papers, and iteratively expands the search by promoting top-ranked results as new queries, thereby forming a tree-structured retrieval process. The resulting retrieval tree is then aggregated in a post-order manner: descendants are first combined at the query level, then recursively merged with their parent nodes, to capture hierarchical relations across iterations. To validate this, we present SCIFULLBENCH, a large-scale benchmark providing both complete and segmented contexts of full papers for queries and candidates, and results show that CoR significantly outperforms existing retrieval baselines. Our code and dataset is available at https://github.com/psw0021/Chain-of-Retrieval.git.
• 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、抽象論にのみ焦点をあて、それらを完全な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。 しかし、抽象論はスパースとハイレベルな要約のみを提供しており、このような手法は主に1対1の類似性を最適化し、検索プロセス中に関係する論文に現れる動的関係を見渡す。 そこで本研究では,全文検索のための新しい反復的フレームワークであるChain of Retrieval(COR)を提案する。 具体的には、各クエリペーパーを複数のアスペクト固有ビューに分解し、セグメント化された候補文書と照合し、上位ランクの結果を新しいクエリとして促進することにより探索を反復的に拡張し、ツリー構造化検索プロセスを形成する。 子孫はまずクエリレベルで結合され、その後、親ノードと再帰的にマージされ、イテレーション間の階層的関係をキャプチャする。 これを検証するため,大規模ベンチマークであるSCIFULLBENCHを提案する。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/psw0021/Chain-of-Retrieval.gitで公開されています。

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