S1000D 技術文件語意檢索

本系統以自然語言查詢 S1000D XML 技術文件。檢索模型採用結構感知預訓練(SANTA)之編碼器,並於雙曲(Poincaré)空間中計算查詢與文件之相似度。

請以一至兩句英文說明目標文件之類型與主要內容,例如文件用途、涉及之系統或程序。模型僅讀取查詢之前 50 個 token(約 35 個英文字),建議將關鍵資訊置於句首;僅輸入關鍵字之檢索效果有限。

檢索結果

輸入查詢描述或點選右側範例後,結果將顯示於此。

嵌入空間視覺化

每個點代表一份文件於模型嵌入空間(Poincaré 球)中之位置,位置越接近表示模型判斷其內容越相似。拖曳可旋轉、縮放,游標移至點上可檢視詳細資訊。

範例12 筆示範查詢及其對應文件

目前檢索最近一次檢索之查詢位置與前 10 筆結果

尚未執行檢索;檢索後將於此顯示查詢位置。

    • 訓練集文件(淡色)/其他文件
    • 查詢(左圖依來源著色)
    • 範例之對應文件(左圖)
    • 前 10 筆結果(右圖)
    • 實線:排名第 1 虛線:未排第 1(僅左圖)

    本圖為近似呈現:模型實際於 768 維空間運作,此處以雙曲多維尺度法(hyperbolic MDS)將距離關係投影至 3 維 Poincaré 球,查詢位置亦依其與各文件之距離估算;圖中遠近僅供參考,排名與連線均以實際 768 維距離為準。

    系統說明

    基礎模型
    CodeT5-base 編碼器,以 encoder 輸出之平均(mean pooling)作為向量表示
    預訓練
    SANTA 結構感知預訓練:結構化資料對齊(SDA)與遮罩實體預測(MEP),未另行微調
    相似度
    Poincaré 球模型中之雙曲距離,距離越小代表越相符
    查詢資料
    以大型語言模型產生之匿名化英文文件描述(不含文件識別碼)
    評估結果
    於 100 份未見文件之測試集:MRR 0.70,Hits@1 56%,Hits@10 93%
    文件來源訓練集文件未見文件合計
    載入中…
    總計–––

    檢索範圍涵蓋全部文件。屬訓練集之文件於結果中標示訓練集文件;模型於訓練時已接觸其描述,其檢索表現可能高於實際應用情境。