With the recent addition of Retrieval-Augmented Generation (RAG), the scope and importance of Information Retrieval (IR) has expanded. As a result, the importance of a deeper understanding of IR models also increases. However, interpretability in IR remains under-explored, especially when it comes to the models' inner mechanisms. In this paper, we explore the possibility of adapting Integrated Gradient-based methods in an IR context to identify the role of individual neurons within the model. In particular, we provide new insights into the role of what we call "relevance" neurons, as well as how they deal with unseen data. Finally, we carry out an in-depth pruning study to validate our findings.


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信息检索杂志(IR)为信息检索的广泛领域中的理论、算法分析和实验的发布提供了一个国际论坛。感兴趣的主题包括对应用程序(例如Web,社交和流媒体,推荐系统和文本档案)的搜索、索引、分析和评估。这包括对搜索中人为因素的研究、桥接人工智能和信息检索以及特定领域的搜索应用程序。 官网地址:https://dblp.uni-trier.de/db/journals/ir/
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