召回率

在信息检索领域,召回率(Recall) 是一个常用的评价指标,用于衡量模型能够召回(检索出)的相关文档占所有相关文档的比例。对于Rerank这种应用来说,Recall指标同样重要,尤其是在初步检索后的再排序过程中。

计算召回率(Recall)

召回率的计算公式如下:

Recall=Number of Relevant Items RetrievedTotal Number of Relevant Items

Rerank中的Recall

在Rerank的上下文中,考虑召回率需要关注以下几点:

  1. 初始检索阶段:这是Rerank之前的步骤,通常使用如Elasticsearch的召回方法(可能是KNN或其他算法)来从大规模数据集中检索出一组候选文档。此阶段的召回率是基于这个初步召回集计算的。
  2. Rerank阶段:在此阶段,已经召回的候选集将基于更复杂的模型或算法进行再排序。虽然Rerank主要是为了提高排序的准确性(即精度),但它也可以间接影响召回率。特别是如果通过Rerank,可以在较大的初始召回集中通过精确排序来“挽救”一些原本排名较低但相关的文档。
  3. 整体影响:Rerank的目的通常不是直接提高召回率,而是优化排序,使得最相关的文档排在更前面。但是,通过优化top_k参数的选择,可以在不牺牲太多性能的情况下增大初始召回集,从而间接提高整体的召回率。