E-SENS: Exclusion-Sensitive Penalization for Negative-Constraint Retrieval
E-SENS：面向负约束检索的排除敏感惩罚方法
🧭 RAG · 负约束检索优化
Independent Researchers
训练无关重排方法 E-SENS，用陷阱查询相似度惩罚排除概念，减少否定敏感检索中的违规召回
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商搜索/推荐中用户常含否定词（如“非雪纺”“不含酒精”），现有嵌入召回容易命中否定概念；可借鉴 E-SENS：用 LLM 抽取否定片段生成 trap query，在召回或重排阶段对候选商品做相似度惩罚，无需训练即可上线。
- 广告否定关键词可类似处理：为每个否定词构造排除向量，从广告相关性分数中减去，减少 exclusion 流量上的无效曝光。
- 工程实现上，trap query 应尽量紧凑，避免引入多余语义；惩罚强度作为超参，可在评测集扫描 recall-violation 曲线，取满足召回底线下的最小违规点。
- 在 Agent/RAG 知识召回中，若用户明确排除某类内容，可由 LLM 先提取排除约束并生成 trap query，对召回结果重排过滤，降低后续生成违规风险。