Directional Posterior Feedback Fusion for Query Reformulation in Dense Retrieval
稠密检索中方向性后验反馈融合的查询改写
🧭 查询改写 · 稠密检索向量融合 ★ 深度解读
Tsinghua University · Renmin University of China
把反馈向量转为原查询切空间上的方向性约束并做后验融合，训练无关地提升稠密检索查询改写
📌 工作参考价值（4 点）
- 可直接作为线上零训练后处理：对已有 query embedding 和 top-K 召回/LLM 生成反馈 embedding，只做切空间方向提取 + 闭式融合，不 fine-tune 编码器，也不改文档索引。
- 反馈置信度用两层控制：局部用 query-feedback similarity 的 MAD 鲁棒归一化再 sigmoid；集合级用证据向量均值强度 S 与方差 V 算 coherence，并乘以平均局部质量，可避免噪音 PRF 或 LLM 生成反馈带偏改写。
- 更新幅度用最大转角 θ_up 和集合置信度 g 做 cap：q' = cosφ q + sinφ δ/||δ||；对电商搜索中短 query、歧义 query，可限制最大转角在 10-30° 量级，避免改写过于激进。
- 复杂度 O(K²D+K³)，实际 K=5 较稳；PRF 下 K 太大会噪声变大，GRF 下可适当增大，做实验时按反馈质量分别调 K。