論文の概要: DIVER: A Multi-Stage Approach for Reasoning-intensive Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07995v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 13:57:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.129142
• Title: DIVER: A Multi-Stage Approach for Reasoning-intensive Information Retrieval
• Title（参考訳）: DIVER: 推論集約型情報検索のためのマルチステージアプローチ
• Authors: Meixiu Long, Duolin Sun, Dan Yang, Junjie Wang, Yue Shen, Jian Wang, Peng Wei, Jinjie Gu, Jiahai Wang,
• Abstract要約: 推論集約型情報検索に適した検索パイプラインである textbfDIVER を提案する。 BRIGHTベンチマークでは、DIVERは元のクエリで最先端のnDCG@10スコアの41.6と28.9を達成している。 コードと検索モデルはまもなくリリースされます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.374811264047537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation has achieved strong performance on knowledge-intensive tasks where query-document relevance can be identified through direct lexical or semantic matches. However, many real-world queries involve abstract reasoning, analogical thinking, or multi-step inference, which existing retrievers often struggle to capture. To address this challenge, we present \textbf{DIVER}, a retrieval pipeline tailored for reasoning-intensive information retrieval. DIVER consists of four components: document processing to improve input quality, LLM-driven query expansion via iterative document interaction, a reasoning-enhanced retriever fine-tuned on synthetic multi-domain data with hard negatives, and a pointwise reranker that combines LLM-assigned helpfulness scores with retrieval scores. On the BRIGHT benchmark, DIVER achieves state-of-the-art nDCG@10 scores of 41.6 and 28.9 on original queries, consistently outperforming competitive reasoning-aware models. These results demonstrate the effectiveness of reasoning-aware retrieval strategies in complex real-world tasks. Our code and retrieval model will be released soon.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generationは、クエリドキュメントの関連性を直接の語彙やセマンティックマッチングによって識別できる知識集約タスクにおいて、強力なパフォーマンスを実現している。 しかし、多くの現実世界のクエリには抽象的推論、アナログ的思考、多段階推論が含まれており、既存のレトリバーがしばしば捕えるのに苦労している。 この課題に対処するために、推論集約的な情報検索に適した検索パイプラインである \textbf{DIVER} を提示する。 DIVERは,入力品質向上のための文書処理,反復的文書間相互作用によるLLM駆動クエリ拡張,高負の合成多ドメインデータに微調整された推論型検索器,LLM指定の有用なスコアと検索スコアを組み合わせたポイントワイズ・リランカの4つのコンポーネントから構成される。 BRIGHTベンチマークでは、DIVERは元のクエリで最先端のnDCG@10スコアの41.6と28.9を達成し、競争力のある推論モデルよりも一貫して優れている。 これらの結果は、複雑な実世界のタスクにおける推論対応検索戦略の有効性を示す。 コードと検索モデルはまもなくリリースされます。

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