論文の概要: Choppy: Cut Transformer For Ranked List Truncation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13012v1
• Date: Sun, 26 Apr 2020 00:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 12:53:24.111732
• Title: Choppy: Cut Transformer For Ranked List Truncation
• Title（参考訳）: choppy: ランキング廃止のためのカットトランスフォーマー
• Authors: Dara Bahri, Yi Tay, Che Zheng, Donald Metzler, Andrew Tomkins
• Abstract要約: Choppyは、広く成功したTransformerアーキテクチャに基づいた仮説のないモデルである。 Choppyは最近の最先端の手法で改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.58177016973421
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Work in information retrieval has traditionally focused on ranking and relevance: given a query, return some number of results ordered by relevance to the user. However, the problem of determining how many results to return, i.e. how to optimally truncate the ranked result list, has received less attention despite being of critical importance in a range of applications. Such truncation is a balancing act between the overall relevance, or usefulness of the results, with the user cost of processing more results. In this work, we propose Choppy, an assumption-free model based on the widely successful Transformer architecture, to the ranked list truncation problem. Needing nothing more than the relevance scores of the results, the model uses a powerful multi-head attention mechanism to directly optimize any user-defined IR metric. We show Choppy improves upon recent state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 情報検索における作業は、伝統的にランク付けと関連性に重点を置いてきた。 しかしながら、結果が返ってくる回数、すなわちランク付けされた結果リストを最適に切り離す方法を決定する問題は、様々なアプリケーションにおいて重要な重要性があるにもかかわらず、あまり注目されていない。 このような切り離しは、全体の関連性、あるいは結果の有用性と、より多くの結果を処理するためのユーザコストとのバランスをとる行為である。 本稿では,広く成功したTransformerアーキテクチャをベースとした仮定フリーモデルであるChoppyを,ランク付けリストのトランケーション問題に適用する。 結果の関連スコア以上のものを必要としないため、このモデルは強力なマルチヘッドアテンションメカニズムを使用して、ユーザ定義のIRメトリックを直接最適化する。 我々はchoppyが最新の最先端手法を改善していることを示す。

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