Chain of Retrieval: Multi-Aspect Iterative Search Expansion and Post-Order Search Aggregation for Full Paper Retrieval
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Haebom
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저자
Sangwoo Park, Jinheon Baek, Soyeong Jeong, Sung Ju Hwang
💡 개요
본 논문은 학술 논문 전문 검색에서 추상 요약만 활용하는 기존 방식의 한계를 극복하기 위해 'Chain of Retrieval(COR)'이라는 새로운 반복적 검색 프레임워크를 제안한다. COR은 쿼리 논문을 여러 측면으로 분해하여 후보 논문과 매칭하고, 상위 결과를 새로운 쿼리로 활용하는 트리 구조의 검색 과정을 통해 반복적으로 탐색을 확장한다. 최종적으로 검색 트리에서 후위 순회 방식으로 노드를 집계하여 계층적 관계를 포착하며, 이를 통해 기존 방식 대비 뛰어난 검색 성능을 달성한다.
🔑 시사점 및 한계
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다층적 정보 활용: 논문의 추상 요약뿐만 아니라 전문의 다양한 측면과 문맥을 고려하여 더욱 풍부하고 정확한 검색이 가능하다.
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반복적 탐색의 효과: 검색 과정에서 관련 논문 간의 동적인 관계를 파악하고 이를 다시 검색에 활용함으로써, 점진적으로 검색 범위를 좁히고 관련성이 높은 논문을 효과적으로 찾아낸다.
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새로운 벤치마크 구축: SCIFULLBENCH라는 대규모 벤치마크 데이터셋을 공개하여 향후 학술 논문 검색 연구 발전에 기여할 것으로 기대된다.
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계산 복잡성 및 확장성: 반복적인 검색 과정과 트리 구조의 집계 방식이 계산 복잡성을 증가시킬 수 있으며, 매우 큰 규모의 논문 데이터베이스에서는 확장성에 대한 추가적인 연구가 필요할 수 있다.
