Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Perspective Semantic Information Retrieval

論文の概要: Multi-Perspective Semantic Information Retrieval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01938v1
Date: Thu, 3 Sep 2020 21:56:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-22 07:54:01.283822
Title: Multi-Perspective Semantic Information Retrieval
Title（参考訳）: 多視点意味情報検索
Authors: Samarth Rawal and Chitta Baral
Abstract要約: 本研究は,複数の深層学習モデルと従来のIRモデルを組み合わせたマルチパースペクティブIRシステムの概念を導入し,クエリ・セマンス・ペアの関連性をより正確に予測する。この研究はBioASQ Biomedical IR + QA Challengeで評価されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.74453301532817
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Information Retrieval (IR) is the task of obtaining pieces of data (such as documents or snippets of text) that are relevant to a particular query or need from a large repository of information. While a combination of traditional keyword- and modern BERT-based approaches have been shown to be effective in recent work, there are often nuances in identifying what information is "relevant" to a particular query, which can be difficult to properly capture using these systems. This work introduces the concept of a Multi-Perspective IR system, a novel methodology that combines multiple deep learning and traditional IR models to better predict the relevance of a query-sentence pair, along with a standardized framework for tuning this system. This work is evaluated on the BioASQ Biomedical IR + QA challenges.
Abstract（参考訳）: 情報検索 (Information Retrieval, IR) は、特定のクエリに関連するデータ(文書やテキストの断片など)や、大量の情報のリポジトリから必要なデータを取得するタスクである。従来のキーワードと最新のBERTベースのアプローチの組み合わせは、最近の研究で有効であることが示されているが、特定のクエリにどのような情報が"関連"しているかを特定するには、しばしばニュアンスがある。マルチパースペクティブIRシステムの概念は、複数のディープラーニングと従来のIRモデルを組み合わせてクエリと文のペアの関連性をより正確に予測する新しい手法であり、このシステムをチューニングするための標準化されたフレームワークである。この研究はBioASQ Biomedical IR + QA Challengeで評価されている。

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