論文の概要: Brown University at TREC Deep Learning 2019

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04016v1
• Date: Tue, 8 Sep 2020 22:54:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 20:55:28.246428
• Title: Brown University at TREC Deep Learning 2019
• Title（参考訳）: ブラウン大学、trec deep learning 2019に参加
• Authors: George Zerveas, Ruochen Zhang, Leila Kim, Carsten Eickhoff
• Abstract要約: 本稿では,ブラウン大学のTREC 2019 Deep Learningトラックへの提出について述べる。 ブラウンのチームは、パス検索タスク(フルランクとリランクを含む)で3位、再ランクの申請のみを考えると2位にランクインした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.63256359906015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes Brown University's submission to the TREC 2019 Deep Learning track. We followed a 2-phase method for producing a ranking of passages for a given input query: In the the first phase, the user's query is expanded by appending 3 queries generated by a transformer model which was trained to rephrase an input query into semantically similar queries. The expanded query can exhibit greater similarity in surface form and vocabulary overlap with the passages of interest and can therefore serve as enriched input to any downstream information retrieval method. In the second phase, we use a BERT-based model pre-trained for language modeling but fine-tuned for query - document relevance prediction to compute relevance scores for a set of 1000 candidate passages per query and subsequently obtain a ranking of passages by sorting them based on the predicted relevance scores. According to the results published in the official Overview of the TREC Deep Learning Track 2019, our team ranked 3rd in the passage retrieval task (including full ranking and re-ranking), and 2nd when considering only re-ranking submissions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ブラウン大学のTREC 2019 Deep Learningトラックへの提出について述べる。 第1フェーズでは、入力クエリを意味的に類似したクエリにリフレーズするようにトレーニングされたトランスフォーマーモデルによって生成された3つのクエリを追加することで、ユーザのクエリを拡張する。 拡張されたクエリは、表面形状と語彙が興味の通過と重なり合うことにより、下流情報検索方法に対する豊富な入力として機能することができる。 第2フェーズでは、言語モデリング用に事前訓練されたBERTベースのモデルを用いて、クエリドキュメント関連度予測を微調整し、クエリ毎の1000の候補パスに対する関連度スコアを計算し、予測された関連度スコアに基づいてそれらをソートすることで、パスのランク付けを行う。 TREC Deep Learning Track 2019のオフィシャルオーバービューで発表された結果によると、私たちのチームは、再ランクの申請のみを考慮すると、パス検索タスク(完全なランク付けと再ランク付けを含む)で3位、そして2位にランク付けしました。

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