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在学术研究中如何有效对比不同检索算法？

2025-08-28

1.2 K

研究需求

公平、可复现的算法对比需要统一的数据集、评估指标和实验环境。Rankify的设计初衷正是解决这一研究痛点。

标准化实验流程：
1. 统一加载TREC-NEWS等学术数据集
2. 并行测试7种检索器：
  for method in ["bm25","dpr","colbert"]: Retriever(method).retrieve(docs)
3. 自动计算12种评估指标（含nDCG@10、MAP等）
扩展性设计：
- 通过继承BaseRetriever类添加新算法
- 自定义数据集支持私有研究数据
结果可视化：
- 导出JSON格式完整日志
- 内置plot_metrics()方法生成对比图表

在ACL 2023的实测研究中，使用Rankify使得算法对比实验的效率提升4倍，且结果差异率<0.5%（相比手工实现）。