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Qwen 2.5 驱动多轮检索系统荣登 SemEval 排行榜

研究人员开发了一个用于多轮对话的三阶段检索系统，提高了信息检索任务的准确性。该系统首先使用微调的 Qwen 2.5 7B 模型优化上下文相关的查询，生成独立的问句。然后，它采用结合了 BM25 和密集向量检索的混合搜索，并与倒数排名融合（Reciprocal Rank Fusion）相结合，最后由一个交叉编码器模型对结果进行重新排序以提高精度。这种方法在最近的 SemEval 任务中取得了显著的 nDCG@5 分数，优于许多其他系统。