arXiv cs.CL· Long Wang·· 9 天前AI 评分22
NativeScope：基于原生拓扑的关系局部化检索
NativeScope: Relation-Localized Retrieval over Native Topology with a Correct Anchor
AI 导读
NativeScope 提出一种"先定范围再排序"的检索方法，将查询表示为 q -> (A, r, B)，通过 belonging、before、after 算子用锚点 A 和关系 r 先选出原生单元，再让目标词 B 只在选中范围内对 chunk 排序。
正文 · AI 翻译
摘要：稠密检索通常根据文本块与问题的语义相似度对其进行排序。这忽略了许多数据系统已经存储的结构，包括章节归属、会话边界和原生顺序。我们提出 NativeScope，一种针对具有已知锚点和关系的查询的“先定范围、后排序”方法。它将查询表示为 q -> (A, r, B)。锚点 A 和关系 r 通过 belonging、before 或 after 运算符选择原生单元，目标词项 B 仅对与所选范围重叠的文本块进行排序。一个内部变体 NS-FullQ 使用完整问题对相同的候选进行排序。我们在 1,024 token 预算下，基于 QASPER 和 LongMemEval 构建的 200 条受控文档和记忆记录上评估了这两种方法。NativeScope 在文档上达到 89.28% 的原生单元召回率，在记忆上达到 72.50%，相比实例级 Dense RAG 分别提升 42.75 和 22.00 个百分点。NS-FullQ 达到 87.78% 和 68.50%；其与 NativeScope 的差异尚无定论，表明主要增益来自关系范围界定，而非更短的排序查询。在自动 Top-1 锚点下，记忆召回率降至 35.50%。因此，当锚点坐标和原生关系可靠时，NativeScope 是有效的，但硬范围界定会继承来自定位接口的错误。
| 评论： | 14 页，4 幅图，6 张表。包含一个附录，其中有复现信息和证据清单 |
| 主题： | 信息检索（cs.IR）；计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.12243 [cs.IR] |
| （或 arXiv:2610.12243v1 [cs.IR] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.12243 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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2026 年 10 月 8 日星期四 16:21:51 UTC（2,606 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org