論文の概要: RSRank: Learning Relevance from Representational Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17468v1
• Date: Tue, 16 Jun 2026 03:29:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.246753
• Title: RSRank: Learning Relevance from Representational Shifts
• Title（参考訳）: RSRank: 表現のシフトから学ぶ
• Authors: Archit Gupta, Sai Sundaresan, Debabrata Mahapatra,
• Abstract要約: 関連度スコアの校正を行うため,予測RSを学習する軽量なトレーニングフレームワークを導入する。 トレーニングの目的は、無関係なコンテンツをゼロしきい値で自然にフィルタリングし、依存調整を減らすことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.996596877662786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As enterprises deploy RAG-based systems to provide grounded responses to user queries, reranking has become a critical component for the final filtering step that separates relevant from distracting or irrelevant documents. Existing rerankers often rely on heuristic thresholds to achieve optimal filtering. Moreover, for relevance scoring, state-of-the-art methods use a language model's logit signals, which are designed for next-token prediction, not for assessing relevance. To address these limitations, we identify a principled signal for relevance: the representational shift (RS) induced in a query's internal state when conditioned on a document. We observe that the alignment between (a) RS induced by a candidate document and (b) RS induced by an oracle document-set provides a robust indicator of relevance. Building on this insight, we introduce a lightweight training framework that learns projections mapping RS to calibrated relevance scores. Our training objectives naturally filter irrelevant content at a zero threshold, reducing dependence on heuristic tuning. Across diverse retrieval datasets, our method delivers gains over SOTA rerankers.
• Abstract（参考訳）: 企業がRAGベースのシステムをデプロイして、ユーザクエリに接地した応答を提供するようになると、リランクは最後のフィルタリングステップにおいて重要な要素となり、混乱や無関係なドキュメントから分離される。 既存のリランカーはしばしば最適なフィルタリングを達成するためにヒューリスティックしきい値に依存する。 さらに、関連性を評価するために、最先端の手法は言語モデルのロジット信号を使用し、関連性を評価するためにではなく、次トーケン予測のために設計されている。 これらの制約に対処するため、文書に条件付けされた場合、クエリの内部状態に誘導される表現シフト(RS)という、関連性に関する原理的なシグナルを同定する。 我々は両者の一致を観察する (a)候補書類によるRS及びRS b) オラクル文書セットによって誘導されるRSは、関連性の堅牢な指標を提供する。 この知見に基づいて、我々は、RSを校正された妥当性スコアにマッピングするプロジェクションを学習する軽量なトレーニングフレームワークを導入する。 トレーニングの目的は、無関係なコンテンツをゼロしきい値で自然にフィルタリングし、ヒューリスティックなチューニングへの依存を減らすことである。 本手法は,多種多様な検索データセットにまたがって,SOTAリランカに対するゲインを提供する。

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