法律检索重排序器难负样本训练方法研究

Yunhan Li 等作者提交论文，比较工业法律检索中重排序器的难负样本训练策略。研究称，在中文法律检索基准上，embedding top-300 已进入高召回区间，但相关证据仍可能排在输出截断线以下，瓶颈因此转向重排序器质量。 研究对比 embedding 挖掘、自挖掘与动态负样本三类策略，认为 embedding-to-self-mined 两阶段流程性价比最优；额外加入动态阶段并未提升全部留出指标。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。