Scientific Paper Retrieval with LLM-Guided Semantic-Based Ranking

📄 arXiv: 2505.21815v2 📥 PDF

作者: Yunyi Zhang, Ruozhen Yang, Siqi Jiao, SeongKu Kang, Jiawei Han

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-10-06)

备注: Accepted to EMNLP 2025 Findings

💡 一句话要点

提出SemRank以解决科学论文检索中的语义匹配问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 科学论文检索 大型语言模型 语义匹配 概念索引 查询理解 信息检索 文献发现

📋 核心要点

  1. 现有的密集检索方法在科学论文检索中无法有效捕捉细粒度的科学概念，导致查询理解不准确。
  2. 本文提出的SemRank框架结合了LLM引导的查询理解与概念语义索引，能够更好地捕捉查询信息需求。
  3. 实验结果显示，SemRank在多种基础检索器上均显著提升性能，超越了强大的现有LLM基线，且效率高。

📝 摘要（中文）

科学论文检索对于文献发现和研究支持至关重要。尽管密集检索方法在通用任务中表现出色，但往往无法捕捉到科学查询所需的细粒度科学概念。近期研究利用大型语言模型（LLMs）进行查询理解，但这些方法通常缺乏特定语料库的知识基础，可能生成不可靠或不真实的内容。为克服这些局限性，本文提出了SemRank，一个有效且高效的论文检索框架，结合了LLM引导的查询理解与基于概念的语义索引。每篇论文使用多层次科学概念进行索引，查询时，LLM识别出核心概念，从而显著提高检索准确性。实验表明，SemRank在多种基础检索器上均表现出色，超越了现有的LLM基线，并保持高效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决科学论文检索中对细粒度科学概念的捕捉不足的问题。现有方法在查询理解上存在局限，无法有效满足科学研究的需求。

核心思路：SemRank通过结合LLM引导的查询理解与基于概念的语义索引，明确识别查询中的核心概念，从而实现更精确的语义匹配。这样的设计旨在提升检索的准确性和可靠性。

技术框架：SemRank的整体架构包括两个主要模块：首先是多层次科学概念的索引，其次是LLM引导的查询理解。查询时，LLM识别出与语料库相关的核心概念，进行语义匹配。

关键创新：SemRank的主要创新在于其将LLM与概念语义索引相结合，形成了一种新的检索框架。这一方法与传统的检索方法相比，能够更好地理解和捕捉科学查询的细节。

关键设计：在技术细节上，SemRank采用了多层次的科学概念进行索引，具体包括一般研究主题和详细的关键短语。此外，LLM的训练和参数设置经过精心设计，以确保其在特定语料库中的有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，SemRank在多种基础检索器上均显著提升性能，具体表现为在多个基准数据集上超越了现有的LLM基线，提升幅度达到XX%（具体数据待补充），且在检索效率上保持高效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括学术搜索引擎、文献管理系统以及科研辅助工具。通过提高科学论文检索的准确性，SemRank能够有效支持研究人员的文献发现和知识获取，推动科学研究的进展。未来，随着更多领域的应用，SemRank可能会对学术界的信息检索方式产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Scientific paper retrieval is essential for supporting literature discovery and research. While dense retrieval methods demonstrate effectiveness in general-purpose tasks, they often fail to capture fine-grained scientific concepts that are essential for accurate understanding of scientific queries. Recent studies also use large language models (LLMs) for query understanding; however, these methods often lack grounding in corpus-specific knowledge and may generate unreliable or unfaithful content. To overcome these limitations, we propose SemRank, an effective and efficient paper retrieval framework that combines LLM-guided query understanding with a concept-based semantic index. Each paper is indexed using multi-granular scientific concepts, including general research topics and detailed key phrases. At query time, an LLM identifies core concepts derived from the corpus to explicitly capture the query's information need. These identified concepts enable precise semantic matching, significantly enhancing retrieval accuracy. Experiments show that SemRank consistently improves the performance of various base retrievers, surpasses strong existing LLM-based baselines, and remains highly efficient.