arXiv cs.CL· Giuliano Martinelli, Abelardo Carlos Martinez Lorenzo, Satvik Garg, Linxi Wang, Riccardo Orlando, Piriyakorn Piriyatamwong, Samuel Paul Fraiberger·· 2 小时前AI 评分46
嵌入向量检索加 LLM 过滤从 7,354 项随机试验中找回 92% 证据，远超标签搜索的 45%
Nothing Left Behind: Finding Evidence from a Large Randomized Evaluation Corpus
AI 导读
在 7,354 项随机试验语料上，先用文本嵌入按语义召回候选、再由语言模型筛出相关条目的做法找到系统综述所需 92% 的证据，而基于标签词表的检索只有 45%。标签搜索会漏掉不匹配任何标签的条目，标签宽泛时又返回过多结果。结果支持“广召回候选 + 按查询过滤证据”的两阶段架构，单次查询成本随搜索深度上升。
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