論文の概要: Learning to Select: Query-Aware Adaptive Dimension Selection for Dense Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03306v2
• Date: Sat, 07 Feb 2026 10:25:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 14:34:06.114747
• Title: Learning to Select: Query-Aware Adaptive Dimension Selection for Dense Retrieval
• Title（参考訳）: 難易度検索のための問合せ型適応次元選択の学習
• Authors: Zhanyu Wu, Richong Zhang, Zhijie Nie,
• Abstract要約: クエリアウェア適応次元選択フレームワークを提案する。 まず、教師付きレバレンスラベルを用いて、埋め込み次元よりも重要な次元を構築し、次に、これらのラベルに埋め込まれた重要度スコアにクエリを埋め込むように予測器を訓練する。 推測において、予測子は、擬似関連フィードバックなしで、クエリ埋め込みのみに基づく類似性のために、ディメンションのクエリ対応サブセットを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.24586920652237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dense retrieval represents queries and documents as high-dimensional embeddings, but these representations can be redundant at the query level: for a given information need, only a subset of dimensions is consistently helpful for ranking. Prior work addresses this via pseudo-relevance feedback (PRF) based dimension importance estimation, which can produce query-aware masks without labeled data but often relies on noisy pseudo signals and heuristic test-time procedures. In contrast, supervised adapter methods leverage relevance labels to improve embedding quality, yet they learn global transformations shared across queries and do not explicitly model query-aware dimension importance. We propose a Query-Aware Adaptive Dimension Selection framework that \emph{learns} to predict per-dimension importance directly from query embedding. We first construct oracle dimension importance distributions over embedding dimensions using supervised relevance labels, and then train a predictor to map a query embedding to these label-distilled importance scores. At inference, the predictor selects a query-aware subset of dimensions for similarity computation based solely on the query embedding, without pseudo-relevance feedback. Experiments across multiple dense retrievers and benchmarks show that our learned dimension selector improves retrieval effectiveness over the full-dimensional baseline as well as PRF-based masking and supervised adapter baselines.
• Abstract（参考訳）: センス検索は、クエリとドキュメントを高次元の埋め込みとして表現するが、これらの表現はクエリレベルで冗長になりうる。 従来の作業では、擬似関連フィードバック(PRF)に基づく次元重要度推定によってこの問題に対処しており、ラベル付きデータなしでクエリ対応マスクを作成できるが、しばしばノイズの多い擬似信号やヒューリスティックなテストタイムプロシージャに依存している。 対照的に、教師付きアダプタメソッドは、関連ラベルを活用して埋め込み品質を改善するが、クエリ間で共有されるグローバルな変換を学習し、クエリ対応の次元の重要性を明示的にモデル化しない。 本稿では,クエリの埋め込みからクエリごとの重要度を直接予測する,クエリ対応型適応次元選択フレームワークを提案する。 まず、教師付きレバレンスラベルを用いて、埋め込み次元上のオラクル次元の重要度分布を構築し、次に、これらのラベルを蒸留した重要度スコアに埋め込まれたクエリをマップするように予測器を訓練する。 推測において、予測子は、擬似関連フィードバックなしで、クエリ埋め込みのみに基づく類似性計算のための次元のクエリ対応サブセットを選択する。 複数の高密度検索器とベンチマークを用いた実験により、学習次元選択器は、PRFベースのマスキングや教師付きアダプタベースラインと同様に、全次元ベースライン上での検索効率を向上させることが示された。

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