Xetrieval：通过特征激发解释稠密检索

提出Xetrieval框架，通过特征激发将稠密嵌入分解为可解释稀疏特征，实现相关度归因与检索引导。 Feature Elicitors利用辅助视图使检索相关语义显性化，共享稀疏字典从中学习可描述特征，并通过干预原始文档嵌入验证其对相关性评分的影响。 实验表明该框架比SAE基线生成更可解释的特征，且识别出的特征集对检索器评分影响更强，支持有效的检索引导。