Continual Learning for Generative Retrieval over Dynamic Corpora
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Chen, Jiangui, Zhang, Ruqing, Guo, Jiafeng, de Rijke, Maarten, Chen, Wei, Fan, Yixing, Cheng, Xueqi |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
CorpusBrain++: A Continual Generative Pre-Training Framework for Knowledge-Intensive Language Tasks
von: Guo, Jiafeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Jiafeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bootstrapped Pre-training with Dynamic Identifier Prediction for Generative Retrieval
von: Tang, Yubao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Yubao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Does Generative Retrieval Overcome the Limitations of Dense Retrieval?
von: Zhang, Yingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Scaling of Robustness and Effectiveness in Dense Retrieval
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Relevance to Utility: Evidence Retrieval with Feedback for Fact Verification
von: Zhang, Hengran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Hengran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Listwise Generative Retrieval Models via a Sequential Learning Process
von: Tang, Yubao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Yubao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generative Retrieval Meets Multi-Graded Relevance
von: Tang, Yubao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Yubao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AdversarialCoT: Single-Document Retrieval Poisoning for LLM Reasoning
von: Song, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Song, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Are Large Language Models Good at Utility Judgments?
von: Zhang, Hengran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Hengran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Attack-in-the-Chain: Bootstrapping Large Language Models for Attacks Against Black-box Neural Ranking Models
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Robustness of Generative Information Retrieval Models
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Neural Information Retrieval: An Adversarial and Out-of-distribution Perspective
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-granular Adversarial Attacks against Black-box Neural Ranking Models
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Empirical Study of Evaluating Long-form Question Answering
von: Xian, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xian, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robust Information Retrieval
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Silent Saboteur: Imperceptible Adversarial Attacks against Black-Box Retrieval-Augmented Generation Systems
von: Song, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Song, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
VeriCite: Towards Reliable Citations in Retrieval-Augmented Generation via Rigorous Verification
von: Qian, Haosheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qian, Haosheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generative Retrieval for Book search
von: Tang, Yubao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Yubao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TrustRAG: An Information Assistant with Retrieval Augmented Generation
von: Fan, Yixing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fan, Yixing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reason to Retrieve: Enhancing Query Understanding through Decomposition and Interpretation
von: Zhong, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhong, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Replication and Exploration of Generative Retrieval over Dynamic Corpora
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Chain-of-Thought Poisoning Attacks against R1-based Retrieval-Augmented Generation Systems
von: Song, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Song, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LLMs as Sparse Retrievers:A Framework for First-Stage Product Search
von: Song, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Song, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Generative Framework for Personalized Sticker Retrieval
von: Zhou, Changjiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Changjiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Thinking Forward and Backward: Multi-Objective Reinforcement Learning for Retrieval-Augmented Reasoning
von: Wei, Wenda, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wei, Wenda, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Capacity of Citation Generation by Large Language Models
von: Qian, Haosheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qian, Haosheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
C2T-ID: Converting Semantic Codebooks to Textual Document Identifiers for Generative Search
von: Zhang, Yingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Retrieval-in-the-Chain: Bootstrapping Large Language Models for Generative Retrieval
von: Zhang, Yingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reproducibility Analysis and Enhancements for Multi-Aspect Dense Retriever with Aspect Learning
von: Bi, Keping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bi, Keping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data, Not Model: Explaining Bias toward LLM Texts in Neural Retrievers
von: Huang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
How Do LLM-Generated Texts Impact Term-Based Retrieval Models?
von: Huang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bridging Queries and Tables through Entities in Table Retrieval
von: Li, Da, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Da, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tailoring Table Retrieval from a Field-aware Hybrid Matching Perspective
von: Li, Da, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Da, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robust-IR @ SIGIR 2025: The First Workshop on Robust Information Retrieval
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Step Semantic Reasoning in Generative Retrieval
von: Dong, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dong, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Generative Retrieval as Multi-Vector Dense Retrieval
von: Wu, Shiguang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Shiguang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Multi-Granularity-Aware Aspect Learning Model for Multi-Aspect Dense Retrieval
von: Sun, Xiaojie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sun, Xiaojie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Constrained Auto-Regressive Decoding Constrains Generative Retrieval
von: Wu, Shiguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Shiguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CIR at the NTCIR-17 ULTRE-2 Task
von: Yu, Lulu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yu, Lulu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
RouteRAG: Efficient Retrieval-Augmented Generation from Text and Graph via Reinforcement Learning
von: Guo, Yucan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Yucan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
CorpusBrain++: A Continual Generative Pre-Training Framework for Knowledge-Intensive Language Tasks
von: Guo, Jiafeng, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Bootstrapped Pre-training with Dynamic Identifier Prediction for Generative Retrieval
von: Tang, Yubao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Does Generative Retrieval Overcome the Limitations of Dense Retrieval?
von: Zhang, Yingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
On the Scaling of Robustness and Effectiveness in Dense Retrieval
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
From Relevance to Utility: Evidence Retrieval with Feedback for Fact Verification
von: Zhang, Hengran, et al.
Veröffentlicht: (2023)