そのため，ドメイン外において教師なしで検索モBERT等の事前学習済みモデルを用いた検索モデデルの精度向上を試みる研究が進められており，擬ルは，教師データのドメイン外で使用すると検索精似クエリを使用した密ベクトル検索の教師なしドメ度が低下することが知られている．特に，学習デーイン適応[7,8]，事前学習済みモデルの継続事前学タと対象データの語彙が大きく異なる場合は，大幅習を用いた教師なしドメイン適応[9]，IDFを通じたな精度低下につながる．そのため，検索モデルのド重み調整によるドメイン適応[9]，語彙一致検索とメイン外での検索精度を向上させる手法が複数提案の併用[7,10,11]などが提案されている．されている．本論文では，統一された実験設定におしかしながら，これらのドメイン適応手法を複数いて各手法の性能やその組み合わせによる相乗効果用いた場合の効果は明らかになっていない．また，の有無を検証した．その結果，事前学習済みモデルあるドメイン適応手法がどの検索モデルに対して効のドメイン適応，BM25など語彙の一致に基づく検果的に働くのか，俯瞰的に分析した事例はない．索モデルを併用すること，及びその組み合わせが複そこで，本研究では，まず各ドメイン適応手法が数の事前学習済みモデルを用いた検索モデルで有効どのような検索モデルに対して効果があるかを明らであることが明らかになった．さらにBM25のみなかにするために，事前学習済みモデルを用いた代表らず複数の検索モデルを併用することで，現時点で的な検索モデルである，密ベクトル検索，SPLADE，の世界最高性能を上回る結果を得た．ColBERTに対して，擬似クエリを使用したドメイン適応，事前学習済みモデルのドメイン適応，重み調

整によるドメイン適応，及び語彙一致検索（BM25）BERT[1]を始めとする事前学習済みモデルを用いとの併用を適用した．その結果，どの検索モデルでて，教師データとなる検索データセットで検索モデも大きな効果を示すドメイン適応方法は，事前学習ルを訓練することにより，BM25[2]などの語彙の一済みモデルのドメイン適応と語彙一致検索との併用致に基づく検索モデルを大きく上回る検索精度をであることが分かった．達成できることが明らかになった[3]．代表的な検次に，ドメイン適応手法を複数適用した場合に相索モデルとしては，クエリと文書を密ベクトルに変乗効果を示すかを明らかにするために，ドメイン適換し，その内積を関連度スコアとする密ベクトル検応手法を複数適用した場合について実験を行なっ索[4]，疎ベクトルに変換するSPLADE[5]，クエリた．その結果，事前学習済みモデルのドメイン適応の各トークンベクトルに対して，それぞれ文書の全と語彙一致検索との併用を一緒に用いる場合が複数トークンベクトルとの内積を計算し，その類似度がの検索モデルで有効であること，この二つを適用し最大のものの和をとるColBERT[6]などが挙げられた場合に擬似クエリを使用する手法と重み調整は性る．しかしながら，どの検索モデルを訓練する場合能向上にほとんど寄与してないことが分かった．も，大量の教師データが必要であるため，適用でき語彙一致検索の併用は複数の検索モデルのアンサるドメインが限定される．また，大量の教師データンブルと見なせる．そこで，検索モデルによるアンが存在するドメインで訓練した検索モデルは，語彙サンブルは更なる検索精度の向上をもたらすかをが大きく異なるドメインに適用した場合に，検索精検証した．事前学習済みモデルのドメイン適応と語―176―.彙一致検索との併用を適用すると共に，密ベクトル検索，SPLADE，ColBERTのアンサンブルを行い，現時点での世界最高の性能[9,12]を上回る結果を得た．まとめると，本論文の貢献は以下の通りである．•異なる検索モデルのアンサンブルが，ドメイン適応に対して有効であることを示した．•事前学習済みモデルのドメイン適応が，アンサンブルと相乗効果をもたらすことを示した．