从检索嵌入中提取本体结构

论文称冻结检索嵌入含可解码的粒度梯度，简单探针即可还原父子结构。

资讯摘要

论文报告一项经验发现：在 Matryoshka 表示学习（MRL）嵌入中，前缀长度与金标准分类体系的粗到细粒度对齐，且该模式在三个架构不同的 MRL 模型上成立。作者据此提出 PEEL，在冻结嵌入上以序嵌入目标训练一次，用最小生成树解码分类 DAG；仅用概念词表、无需文档，在两个 OLLM 基准上恢复出高结构保真度的分类 DAG，并可无目标边监督迁移到新领域。

要点速读

1. 论文发现 MRL 嵌入的前缀长度与金标准分类体系的粗到细粒度对齐，打乱与逆序维度对照将这一对齐定位到学习到的早期前缀维度。
2. PEEL 在冻结嵌入上以序嵌入目标训练一次，再用最小生成树解码分类 DAG。
3. 仅用概念词表、不用文档，PEEL 在两个 OLLM 基准上恢复分类 DAG，并可无目标边监督迁移到新领域。

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采集于 2026/11/3 08:00:27（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。