論文の概要: COIL: Revisit Exact Lexical Match in Information Retrieval with Contextualized Inverted List

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07186v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 00:53:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 14:53:55.615153
• Title: COIL: Revisit Exact Lexical Match in Information Retrieval with Contextualized Inverted List
• Title（参考訳）: COIL:文脈付き逆リストを用いた情報検索における厳密な語彙マッチングの再検討
• Authors: Luyu Gao, Zhuyun Dai, Jamie Callan
• Abstract要約: COILは文脈化された正確な一致検索アーキテクチャであり、意味的語彙マッチングをもたらす。 COILは古典的な語彙レトリバーと最先端の深いLMレトリバーを同等またはより小さいレイテンシで上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.212507277554415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classical information retrieval systems such as BM25 rely on exact lexical match and carry out search efficiently with inverted list index. Recent neural IR models shifts towards soft semantic matching all query document terms, but they lose the computation efficiency of exact match systems. This paper presents COIL, a contextualized exact match retrieval architecture that brings semantic lexical matching. COIL scoring is based on overlapping query document tokens' contextualized representations. The new architecture stores contextualized token representations in inverted lists, bringing together the efficiency of exact match and the representation power of deep language models. Our experimental results show COIL outperforms classical lexical retrievers and state-of-the-art deep LM retrievers with similar or smaller latency.
• Abstract（参考訳）: bm25のような古典的な情報検索システムは正確な語彙マッチングに依存し、逆リストインデックスで効率的に検索を行う。 最近のニューラルIRモデルは、全てのクエリドキュメント用語をソフトなセマンティックマッチングにシフトするが、正確なマッチングシステムの計算効率は失われる。 本稿では,意味的語彙マッチングをもたらす文脈的完全マッチング検索アーキテクチャである coil を提案する。 COILスコアリングは、クエリドキュメントトークンのコンテキスト化表現の重複に基づく。 新しいアーキテクチャでは、コンテキスト化されたトークン表現を逆リストに格納し、正確なマッチングの効率と深層言語モデルの表現力を結合する。 実験結果から,コイルは古典語彙レトリバーや最先端のディープlmレトリバーに匹敵する低レイテンシを示した。

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