연구진은 법률 질문 답변 시스템에서 의미 유사성을 기반으로 문맥을 검색하는 방식의 한계를 발견했어요. 기존 방식보다 속성 기반 재순위화가 금(gold) 인용 단락을 더 잘 찾아내고, 모델의 인용 정확도와 전문가 답변과의 일치도를 높여요.
속성 기반 재순위화 모델은 서로 다른 모델에서 독립적으로 학습해도 수렴하며, 모델별 노이즈를 줄여 공통된 관련성 신호를 생성하는 것으로 나타났어요.
이 연구는 속성 기반 속성이 모델에 관계없이 인용에 대한 검색을 개선하는 실용적인 훈련 신호가 될 수 있음을 보여줘요.