在数据处理和搜索领域，“稀疏检索”（Sparse Retrieval）和"密集检索"（Dense Retrieval）是两种常见的信息检索技术，特别是在处理大规模数据集时，如文本、图像等。这两种技术各有特点，适用于不同的场景和需求。

稀疏检索 (Sparse Retrieval)

稀疏检索通常基于某种形式的离散表示，如关键词或短语，来索引和检索数据。这种方法强调从文档集中选择少量但高度相关的特征（如词汇或标签）进行索引。

特点:

• 基于关键词：稀疏检索方法依赖于关键词的出现，如使用布尔查询或向量空间模型中的TF-IDF（词频-逆文档频率）。
• 高解释性：由于检索依据是明确的词汇匹配，结果的解释性通常比较强。
• 可扩展性：适合处理非常大的文档集，因为它们不需要考虑文档中每个单词的表示，而是侧重于关键词。
• 依赖文档内容：效果高度依赖于查询词与文档中词的匹配度。

用途：

• 传统的文本检索系统，如某些老旧的数据库检索系统。
• 搜索引擎的一部分，特别是处理非常大的数据集时。

密集检索 (Dense Retrieval)

密集检索则使用连续的向量空间，通常基于深度学习模型来表示文档和查询。每个文档和查询被嵌入到一个密集的向量中，向量的每个维度并不直接对应于具体的单词，而是捕捉文档的语义特征。

特点:

• 基于嵌入向量：使用深度学习技术，如BERT或其他预训练语言模型，将文本转换为密集的向量表示。
• 语义匹配：能够捕捉查询和文档之间的语义相关性，即使没有直接的词汇重叠。
• 计算需求高：通常需要更多的计算资源来训练和运行深度学习模型。
• 较低的解释性：与稀疏方法相比，密集检索的结果通常不容易直接解释，因为向量空间的维度不直观。

用途：

• 现代搜索引擎和推荐系统中的相关性提升。
• 自然语言处理应用，如问答系统和聊天机器人。

综合应用

在实际应用中，稀疏检索和密集检索经常被结合使用，以利用两者的优点。例如，在一些先进的搜索引擎中，可以首先使用密集检索快速缩小搜索范围到一个较小的文档集，然后再用稀疏检索方法细化搜索结果，以提高检索的准确性和效率。这种组合方法可以提供高效而准确的检索性能，同时保持一定的解释性。

参考：https://aclanthology.org/2023.ccl-2.5.pdf