𝑘近傍事例に基づく埋め込み表現のドメイン適応と検索への応用

特定ドメインを対象とする検索タスクにおいて埋め込みモデルのドメイン適応は重要であるが，対象とするドメインの種類数が膨大な場合には追加学習による方法を適用するのは難しい．本研究では，ニューラルモデルに基づく密ベクトル検索において，モデルを追加学習することなくドメイン適応させる方法を提案する．具体的には，ドメイン適応先の単言語コーパスからクエリのk近傍事例を計算して，近傍事例の埋め込み表現を統合した表現によってクエリの表現を調整する．実験では，独自に収集するデータを用いた故障事例検索タスクにおいて，提案法により検索性能が向上すること，また検索結果が解釈性の向上につながることを示す．