論文の概要: SEAL: Structure and Element Aware Learning to Improve Long Structured Document Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20778v2
• Date: Sun, 31 Aug 2025 09:48:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 12:29:36.811491
• Title: SEAL: Structure and Element Aware Learning to Improve Long Structured Document Retrieval
• Title（参考訳）: SEAL:長い構造化文書検索を改善するための構造と要素認識学習
• Authors: Xinhao Huang, Zhibo Ren, Yipeng Yu, Ying Zhou, Zulong Chen, Zeyi Wen,
• Abstract要約: 現在の手法では、構造的特徴や要素レベルのセマンティクスを効果的に活用できない。 我々は,新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。 構造認識学習を活用して、セマンティック階層とマスクされた要素アライメントを保存し、きめ細かいセマンティック識別を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.699899976704135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In long structured document retrieval, existing methods typically fine-tune pre-trained language models (PLMs) using contrastive learning on datasets lacking explicit structural information. This practice suffers from two critical issues: 1) current methods fail to leverage structural features and element-level semantics effectively, and 2) the lack of datasets containing structural metadata. To bridge these gaps, we propose \our, a novel contrastive learning framework. It leverages structure-aware learning to preserve semantic hierarchies and masked element alignment for fine-grained semantic discrimination. Furthermore, we release \dataset, a long structured document retrieval dataset with rich structural annotations. Extensive experiments on both released and industrial datasets across various modern PLMs, along with online A/B testing, demonstrate consistent performance improvements, boosting NDCG@10 from 73.96\% to 77.84\% on BGE-M3. The resources are available at https://github.com/xinhaoH/SEAL.
• Abstract（参考訳）: 長い構造化文書検索において、既存の手法は通常、明示的な構造情報を持たないデータセットの対照的な学習を用いて、微調整された事前訓練された言語モデル(PLM)を使用する。 この慣行は2つの重大な問題に悩まされている。 1)現在の手法では、構造的特徴や要素レベルの意味論を効果的に活用することができず、 2) 構造メタデータを含むデータセットの欠如。 これらのギャップを埋めるために,新しいコントラスト学習フレームワークであるShaourを提案する。 構造認識学習を活用して、セマンティック階層とマスクされた要素アライメントを保存し、きめ細かいセマンティック識別を行う。 さらに、リッチな構造アノテーションを備えた長い構造化文書検索データセットである \dataset をリリースする。 オンラインのA/Bテストとともに、様々な近代PLMにおけるリリースデータセットと産業データセットに関する広範な実験は、一貫したパフォーマンス向上を示し、BGE-M3ではNDCG@10を73.96\%から77.84\%に向上させた。 リソースはhttps://github.com/xinhaoH/SEAL.comで入手できる。

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