Module coarse 

粗密2段階探索 (Coarse-to-Fine) モジュール

候補数が膨大な Choice 型質問 ($K > 30$) に対し、推論遅延の悪化、 State 優先トランケーションによる文脈欠落、およびアテンション分散を抑制するため、 1 次粗スクリーニング (Coarse) と 2 次精密決定 (Fine) を連携させる機構を提供する。

Structs

CandidateEmbeddingCache

事前エンコードされた候補埋め込みベクトルを保持・照会するキャッシュ。

CoarseToFineConfig

粗密 2 段階探索の設定構造体。

EmbeddingCoarseScorer

事前埋め込みキャッシュとクエリベクトルを用いたコサイン類似度スコアラー。

FilteredCandidates

スクリーニング結果を保持する構造体。

LexicalCoarseScorer

トークナイザーのサブワード語彙を活用した外部モデル不要の語彙スコアラー。

ModelDrivenCoarseScorer

ModernBERT モデルの第 1 パスフォワード推論を直接駆動するモデル駆動型大分類スコアラー。

Constants

DEFAULT_COARSE_THRESHOLD

デフォルトの自動発動閾値。候補数がこれを超える場合に 2 段階探索を発動する。

DEFAULT_NEGATIVE_KEYS

「該当なし」とみなすデフォルトのネガティブ候補識別子セット。

DEFAULT_TOP_M_CANDIDATES

デフォルトの Fine 段階抽出候補数 ($M$)。

Traits

CoarseScorer

粗選考段階におけるスコアリングインターフェース。

HierarchicalCoarseScorer

文脈対応型・階層大分類スコアリングインターフェース。

Functions

filter_top_candidates

大規模候補群から Top-M 件を抽出し、ネガティブ候補を保護した部分マップを生成する。

is_negative_candidate

候補キーおよび説明文が「該当なし / その他」などのネガティブ候補であるかを判定する。

reconstruct_probabilities

縮小候補空間で計算された確率分布から、全候補空間の確率マップを再構成する。