論文の概要: Doc2Query++: Topic-Coverage based Document Expansion and its Application to Dense Retrieval via Dual-Index Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09557v2
• Date: Mon, 13 Oct 2025 01:34:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 13:29:55.727597
• Title: Doc2Query++: Topic-Coverage based Document Expansion and its Application to Dense Retrieval via Dual-Index Fusion
• Title（参考訳）: Doc2Query++:Topic-Coverageベースのドキュメント拡張とDual-Index FusionによるDense Retrievalへの応用
• Authors: Tzu-Lin Kuo, Wei-Ning Chiu, Wei-Yun Ma, Pu-Jen Cheng,
• Abstract要約: クエリ生成によるドキュメント拡張(DE)は、スパース検索において語彙ミスマッチに取り組むが、制限に直面している。 ドキュメントの潜在トピックをまず推測することでクエリ生成を構造化するDEフレームワークであるDoc2Query++を紹介します。 本稿では,テキストとクエリ信号を分離し,高密度設定における性能を向上させるDual-Index Fusion戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.523351031498839
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Document expansion (DE) via query generation tackles vocabulary mismatch in sparse retrieval, yet faces limitations: uncontrolled generation producing hallucinated or redundant queries with low diversity; poor generalization from in-domain training (e.g., MS MARCO) to out-of-domain data like BEIR; and noise from concatenation harming dense retrieval. While Large Language Models (LLMs) enable cross-domain query generation, basic prompting lacks control, and taxonomy-based methods rely on domain-specific structures, limiting applicability. To address these challenges, we introduce Doc2Query++, a DE framework that structures query generation by first inferring a document's latent topics via unsupervised topic modeling for cross-domain applicability, then using hybrid keyword selection to create a diverse and relevant keyword set per document. This guides LLM not only to leverage keywords, which ensure comprehensive topic representation, but also to reduce redundancy through diverse, relevant terms. To prevent noise from query appending in dense retrieval, we propose Dual-Index Fusion strategy that isolates text and query signals, boosting performance in dense settings. Extensive experiments show Doc2Query++ significantly outperforms state-of-the-art baselines, achieving substantial gains in MAP, nDCG@10 and Recall@100 across diverse datasets on both sparse and dense retrieval.
• Abstract（参考訳）: クエリ生成によるドキュメント拡張(DE)は、スパース検索における語彙ミスマッチに対処するが、低多様性で幻覚的または冗長なクエリを生成する制御されていない生成、ドメイン内トレーニング(例えばMS MARCO)からBEIRのようなドメイン外データへの一般化の欠如、密検索を損なう結合によるノイズなど、制限に直面している。 大規模言語モデル(LLM)はドメイン間のクエリ生成を可能にするが、基本的なプロンプトは制御に欠けており、分類学的手法は適用性を制限するドメイン固有の構造に依存している。 これらの課題に対処するために、Doc2Query++は、ドキュメントの潜在トピックをドメイン間適用性のための教師なしトピックモデリングを通じて推論し、次にハイブリッドキーワード選択を使用してドキュメント毎に多様な関連キーワードセットを作成することで、クエリ生成を構造化するDEフレームワークである。 これにより、LLMはキーワードを活用するだけでなく、包括的なトピック表現を保証するとともに、多様で関連する用語による冗長性を低減することができる。 密集検索における雑音の付加を防止するため,テキストとクエリ信号を分離し,密集環境での性能を高めるDual-Index Fusion戦略を提案する。 大規模な実験の結果、Doc2Query++は最先端のベースラインを大幅に上回り、MAP、nDCG@10、Recall@100において、スパースとシークエンス検索の両方のさまざまなデータセットで大幅に向上している。

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