面向证据到分类体系检索的因子化假设搜索

英文标题：Factorized Hypothesis Search for Evidence-to-Taxonomy Retrieval

该论文提出“因子化假设搜索”，用于解决从间接证据映射到大型分类体系中的目标概念这一检索问题。论文指出，传统大规模分类检索通常假设输入已直接表达目标概念，但实际输入可能是依赖行、列、数据类型和上下文才能理解的表格单元格等间接证据。该方法旨在更好地处理证据语义与分类标签之间存在的推理鸿沟。对开发者而言，这一方向可能有助于改进表格理解、实体归类和复杂上下文检索等系统。

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