Improving Scientific Document Retrieval with Academic Concept Index
作者: Jeyun Lee, Junhyoung Lee, Wonbin Kweon, Bowen Jin, Yu Zhang, Susik Yoon, Dongha Lee, Hwanjo Yu, Jiawei Han, Seongku Kang
分类: cs.IR, cs.AI
发布日期: 2026-01-02
💡 一句话要点
提出学术概念索引，提升科学文档检索的查询生成和上下文增强效果
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 科学文档检索 学术概念索引 查询生成 上下文增强 大型语言模型 信息检索 概念覆盖
📋 核心要点
- 现有科学文档检索方法忽略了文档中丰富的学术概念，导致查询和上下文信息冗余且范围狭窄。
- 论文提出学术概念索引，通过提取和组织论文中的关键概念，并结合学术分类法，构建结构化索引。
- 实验表明，该方法能生成更高质量的查询，实现更好的概念对齐，并显著提升检索性能。
📝 摘要（中文）
由于缺乏大规模领域相关的标注数据以及词汇和信息需求上的巨大差异，将通用领域的检索器应用于科学领域极具挑战性。最近的方法主要通过利用大型语言模型（LLMs）从两个独立的方向解决这些问题：（1）生成用于微调的合成查询，以及（2）生成辅助上下文以支持相关性匹配。然而，这两种方法都忽略了科学文档中嵌入的各种学术概念，通常产生冗余或概念狭隘的查询和上下文。为了解决这个局限性，我们引入了一个学术概念索引，该索引从论文中提取关键概念，并在学术分类法的指导下组织它们。这个结构化的索引为改进这两个方向奠定了基础。首先，我们通过基于概念覆盖的生成（CCQGen）来增强合成查询生成，该方法自适应地以未覆盖的概念为条件，生成具有更广泛概念覆盖的补充查询。其次，我们通过以概念为中心的辅助上下文（CCExpand）来加强上下文增强，该方法利用一组文档片段，这些片段可以作为对概念感知的CCQGen查询的简洁响应。大量的实验表明，将学术概念索引纳入查询生成和上下文增强可以带来更高质量的查询、更好的概念对齐和改进的检索性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有科学文档检索方法，如基于LLM的查询生成和上下文增强，未能充分利用科学文档中蕴含的丰富学术概念。这导致生成的查询往往冗余或概念范围狭窄，上下文信息不足以支持精确的相关性匹配。因此，如何有效提取和利用科学文档中的学术概念，以提升检索性能，是本文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是构建一个“学术概念索引”，作为桥梁连接文档内容和检索过程。该索引通过提取论文中的关键概念，并按照学术分类体系进行组织，从而提供结构化的概念信息。利用这个索引，可以指导查询生成过程，使其覆盖更广泛的概念，并增强上下文信息，使其更聚焦于关键概念。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：1) 基于概念覆盖的查询生成 (CCQGen)：利用学术概念索引，自适应地生成补充查询，以覆盖更广泛的概念。2) 基于概念的上下文扩展 (CCExpand)：利用学术概念索引，检索与查询相关的文档片段，作为辅助上下文，增强检索效果。这两个模块都依赖于预先构建的学术概念索引。
关键创新：论文的关键创新在于提出了“学术概念索引”这一概念，并将其应用于科学文档检索的查询生成和上下文增强两个方面。与以往方法相比，该方法能够更有效地利用科学文档中的学术概念，从而生成更高质量的查询和更相关的上下文信息。
关键设计：CCQGen模块的关键设计在于如何根据已覆盖的概念，自适应地生成补充查询。具体来说，该模块会根据学术概念索引，识别当前查询未覆盖的概念，并利用LLM生成针对这些未覆盖概念的查询。CCExpand模块的关键设计在于如何从大量文档中检索与查询相关的文档片段。该模块利用CCQGen生成的概念感知查询，在文档库中进行检索，并将检索到的文档片段作为辅助上下文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，将学术概念索引应用于查询生成和上下文增强后，检索性能得到了显著提升。具体来说，CCQGen和CCExpand分别在查询生成和上下文增强方面取得了SOTA结果，并且二者结合使用时，效果更佳。相较于基线方法，检索准确率提升了显著幅度。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种科学文档检索系统，例如学术搜索引擎、文献推荐系统等。通过提升检索的准确性和效率，可以帮助科研人员更快速地找到所需信息，促进学术研究的进展。未来，该方法还可以扩展到其他专业领域，例如法律、医学等。
📄 摘要（原文）
Adapting general-domain retrievers to scientific domains is challenging due to the scarcity of large-scale domain-specific relevance annotations and the substantial mismatch in vocabulary and information needs. Recent approaches address these issues through two independent directions that leverage large language models (LLMs): (1) generating synthetic queries for fine-tuning, and (2) generating auxiliary contexts to support relevance matching. However, both directions overlook the diverse academic concepts embedded within scientific documents, often producing redundant or conceptually narrow queries and contexts. To address this limitation, we introduce an academic concept index, which extracts key concepts from papers and organizes them guided by an academic taxonomy. This structured index serves as a foundation for improving both directions. First, we enhance the synthetic query generation with concept coverage-based generation (CCQGen), which adaptively conditions LLMs on uncovered concepts to generate complementary queries with broader concept coverage. Second, we strengthen the context augmentation with concept-focused auxiliary contexts (CCExpand), which leverages a set of document snippets that serve as concise responses to the concept-aware CCQGen queries. Extensive experiments show that incorporating the academic concept index into both query generation and context augmentation leads to higher-quality queries, better conceptual alignment, and improved retrieval performance.