研究人员从理论上量化了晚期交互检索模型的表征能力，特别是那些使用 MaxSim 相似度函数的模型。研究表明，MaxSim 可以精确复制非负稀疏向量之间的内积，并引入了 Signed MaxSim，这是一个能够复制任何实值内积的扩展。这些进展为晚期交互模型的强大实证性能提供了理论基础，并显示了它们在检索任务中超越标准检索方法的潜力，尤其是在涉及否定等复杂查询的任务中。 AI
影响 为晚期交互检索模型提供了理论框架，有望提高复杂查询的性能，并为模型开发开辟新途径。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍检索模型理论进展的学术论文。
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Late-interaction retrieval models that use the MaxSim similarity function have shown strong empirical performance, often outperforming single-vector dense and sparse retrieval models. Despite these empirical findings, little is known about the theoretical representation power of …
MaxSim similarity can exactly replicate inner products between sparse vectors and supports logical operations, with Signed MaxSim extending this capability to real-valued vectors while improving retrieval performance on complex query types.