CFS - Conditional Field Subtraction

Reddit r/artificial / 5/9/2026

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Key Points

CFS（Conditional Field Subtraction）は、これまでに選ばれた候補がすでに覆っている領域をペナルティすることで、より関連性の高い候補を選び出す手法です。
検索ランキング実験では、CFSをRRF（Reciprocal Rank Fusion）の候補に加えることで性能が改善し、特にNDCG@10とRecall@10の両方で上回りました。
mem0のadditive fusionに対して、rrf(cosine, BM25, CFS)はNDCG@10で+4.08pp、Recall@10で+5.43pp向上しました。
さらにrrf(cosine, BM25)に対しても、CFS追加によりNDCG@10で+1.15pp、Recall@10で+1.79ppの改善が報告されています。
具体的な詳細は関連ギスト（リンク先）で公開されています。

CFS selects relevant candidates by penalizing regions already covered by previous picks.

Results on retrieval ranking:

baseline cosine top-K: NDCG@10 0.5123, Recall@10 0.6924
mem0 additive fusion: NDCG@10 0.4903, Recall@10 0.6625
rrf(cosine, BM25): NDCG@10 0.5196, Recall@10 0.6989
rrf(cosine, cos2, BM25): NDCG@10 0.5278, Recall@10 0.7060
rrf(cosine, BM25, CFS): NDCG@10 0.5311, Recall@10 0.7168

Against mem0’s additive fusion, rrf(cosine, BM25, CFS) improves retrieval ranking by +4.08 pp NDCG@10 and +5.43 pp Recall@10.

Against rrf(cosine, BM25), adding CFS contributes +1.15 pp NDCG@10 and +1.79 pp Recall@10.

https://gist.github.com/M-Garcia22/ff4ec80f5a08ca2fd9234bcc35804d1c

submitted by /u/mauro8342
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