論文の概要: Neural Ranking Models for Document Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11903v1
- Date: Tue, 23 Feb 2021 19:30:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-25 13:25:03.135451
- Title: Neural Ranking Models for Document Retrieval
- Title（参考訳）: 文書検索のためのニューラルランキングモデル
- Authors: Mohamed Trabelsi, Zhiyu Chen, Brian D. Davison, Jeff Heflin
- Abstract要約: ランキングに対するいくつかのアプローチは、手作りの機能セットを使った従来の機械学習アルゴリズムに基づいている。
ディープラーニングモデルは、ランキングタスクの生データから機能を抽出するためにエンドツーエンドでトレーニングされる。
さまざまなディープラーニングモデルが提案されており、各モデルはランキングに使用される特徴を抽出するためのニューラルネットワークコンポーネントのセットを提示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.886543741028127
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ranking models are the main components of information retrieval systems.
Several approaches to ranking are based on traditional machine learning
algorithms using a set of hand-crafted features. Recently, researchers have
leveraged deep learning models in information retrieval. These models are
trained end-to-end to extract features from the raw data for ranking tasks, so
that they overcome the limitations of hand-crafted features. A variety of deep
learning models have been proposed, and each model presents a set of neural
network components to extract features that are used for ranking. In this
paper, we compare the proposed models in the literature along different
dimensions in order to understand the major contributions and limitations of
each model. In our discussion of the literature, we analyze the promising
neural components, and propose future research directions. We also show the
analogy between document retrieval and other retrieval tasks where the items to
be ranked are structured documents, answers, images and videos.
- Abstract（参考訳）: ランキングモデルは情報検索システムの主要な構成要素である。
ランキングに対するいくつかのアプローチは、手作りの機能セットを使った従来の機械学習アルゴリズムに基づいている。
近年,情報検索において深層学習モデルを活用している。
これらのモデルは、ランキングタスクの生データから特徴を抽出するためにエンドツーエンドで訓練され、手作りの機能の制限を克服します。
さまざまなディープラーニングモデルが提案されており、各モデルはランキングに使用される特徴を抽出するためのニューラルネットワークコンポーネントのセットを提示している。
本稿では,各モデルの主要な貢献と限界を理解するために,異なる次元の文献で提案されたモデルを比較した。
本論文の議論では,有望な神経成分を解析し,今後の研究方向性を提案する。
また,ランク付けすべき項目が構造化文書,回答,画像,ビデオである文書検索と他の検索タスクの類似性を示す。
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