論文の概要: Cross-Lingual Document Retrieval with Smooth Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00701v1
- Date: Mon, 2 Nov 2020 03:17:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-30 12:58:27.788465
- Title: Cross-Lingual Document Retrieval with Smooth Learning
- Title（参考訳）: 円滑な学習による言語間文書検索
- Authors: Jiapeng Liu, Xiao Zhang, Dan Goldwasser, Xiao Wang
- Abstract要約: 言語間文書検索は、クエリの言語が文書の言語と異なる情報検索タスクである。
本稿では,異なる文書言語を用いた言語間検索の性能向上を実現するための,新しいエンドツーエンドロバストフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.638708227607214
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cross-lingual document search is an information retrieval task in which the
queries' language differs from the documents' language. In this paper, we study
the instability of neural document search models and propose a novel end-to-end
robust framework that achieves improved performance in cross-lingual search
with different documents' languages. This framework includes a novel measure of
the relevance, smooth cosine similarity, between queries and documents, and a
novel loss function, Smooth Ordinal Search Loss, as the objective. We further
provide theoretical guarantee on the generalization error bound for the
proposed framework. We conduct experiments to compare our approach with other
document search models, and observe significant gains under commonly used
ranking metrics on the cross-lingual document retrieval task in a variety of
languages.
- Abstract（参考訳）: クロスリンガル文書検索(cross-lingual document search)は、クエリの言語が文書の言語と異なる情報検索タスクである。
本稿では,ニューラル文書検索モデルの不安定性を考察し,異なる文書言語を用いた言語間検索の性能向上を実現するための,エンドツーエンドのロバストフレームワークを提案する。
このフレームワークは、クエリとドキュメント間の関連性、スムーズなコサイン類似性の新たな尺度と、新しい損失関数であるSmooth Ordinal Search Lossをその目的とする。
さらに,提案フレームワークの一般化誤差を理論的に保証する。
提案手法を他の文書検索モデルと比較する実験を行い,様々な言語における言語間文書検索タスクにおいて,一般的なランキング指標下での有意な向上を観察した。
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