密集检索器在简单查询上可能失效：揭示嵌入的粒度困境

这项工作关注文本编码器的一个观察到的局限性：嵌入可能无法识别语义中细粒度的实体或事件，导致即使在简单情况下也无法进行密集检索。为了检查此类行为，我们首先引入了一个新的中文评估数据集，名为CapRetrieval，其段落为图像标题，查询是询问各种形式的实体或事件的短语。零样本评估表明，无论训练来源或模型大小，编码器都可能无法进行这些细粒度匹配。为了增强性能，我们接着使用我们提出的数据生成策略对编码器进行微调，这在CapRetrieval上获得了最佳性能。在此过程中，我们进一步发现了一个粒度困境问题，即嵌入在表达细粒度显著性的同时与整体语义对齐的挑战。这项工作中的数据集、代码和模型已在https://github.com/lxucs/CapRetrieval公开发布。