論文の概要: BERT-QE: Contextualized Query Expansion for Document Re-ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07258v2
• Date: Tue, 3 Nov 2020 16:08:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 06:34:27.243896
• Title: BERT-QE: Contextualized Query Expansion for Document Re-ranking
• Title（参考訳）: BERT-QE: ドキュメントの再ランク付けのためのコンテキスト化クエリ拡張
• Authors: Zhi Zheng, Kai Hui, Ben He, Xianpei Han, Le Sun, Andrew Yates
• Abstract要約: 本稿では,BERTモデルの強みを生かした新しいクエリ拡張モデルを提案する。 標準のTREC Robust04およびGOV2テストコレクションの評価において,提案したBERT-QEモデルはBERT-Largeモデルよりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.178360442306094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Query expansion aims to mitigate the mismatch between the language used in a query and in a document. However, query expansion methods can suffer from introducing non-relevant information when expanding the query. To bridge this gap, inspired by recent advances in applying contextualized models like BERT to the document retrieval task, this paper proposes a novel query expansion model that leverages the strength of the BERT model to select relevant document chunks for expansion. In evaluation on the standard TREC Robust04 and GOV2 test collections, the proposed BERT-QE model significantly outperforms BERT-Large models.
• Abstract（参考訳）: クエリ拡張は、クエリとドキュメントで使用される言語間のミスマッチを軽減することを目的としている。 しかし,クエリ拡張手法では,クエリ拡張時に非関連情報の導入に悩まされることがある。 文書検索タスクにbertのようなコンテキスト化モデルを適用する最近の進歩に触発されたこのギャップを埋めるため,本稿では,bertモデルの強みを利用して拡張のための関連する文書チャンクを選択する新しいクエリ拡張モデルを提案する。 標準のTREC Robust04およびGOV2テストコレクションの評価において,提案したBERT-QEモデルはBERT-Largeモデルよりも有意に優れていた。

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