في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية، تعد استرجاع مرور وإعادة التعريف بمرتبة المقطع الإجراءان الرئيسيان في إيجاد المعلومات ذات الصلة وتحديدها. بما أن كل من الإجراءين يسهمان في الأداء النهائي، فمن المهم تحسينها بشكل مشترك من أجل تحقيق تحسن متبادل.
في هذه الورقة، نقترح نهج تدريب مشترك رواية لاسترجاع المقطع الكثيف وإعادة إطلاق Reranking. مساهمة رئيسية هي أننا نقدم تقطير List Norwise الديناميكي، حيث نقوم بتصميم نهج تدريبي موحد للأسرار لكل من المسترد و Re-Ranker. أثناء التقطير الديناميكي، يمكن تحسين المسترد و Re-Ranker بشكل متكامل وفقا لمعلومات بعضهم البعض. نقترح أيضا استراتيجية تكبير البيانات الهجينة لبناء مثيلات تدريب متنوعة لنهج تدريب ListWise. تظهر تجارب واسعة فعالية نهجنا على كل من بيانات MSMARCO والأسئلة الطبيعية. يتوفر الكود الخاص بنا في https://github.com/paddlepaddle/rocketqa.
