論文の概要: GQE-PRF: Generative Query Expansion with Pseudo-Relevance Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06010v1
- Date: Fri, 13 Aug 2021 01:09:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-16 13:14:01.666867
- Title: GQE-PRF: Generative Query Expansion with Pseudo-Relevance Feedback
- Title(参考訳): GQE-PRF:擬似関連フィードバックを用いた生成クエリ拡張
- Authors: Minghui Huang, Dong Wang, Shuang Liu, Meizhen Ding
- Abstract要約: PRFに基づくクエリ拡張にテキスト生成モデルを効果的に統合する新しい手法を提案する。
提案手法では,初期クエリと擬似関連フィードバックの両方を条件としたニューラルテキスト生成モデルを用いて,拡張クエリ項を生成する。
2つのベンチマークデータセットを用いて,情報検索タスクに対するアプローチの有効性を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.142861977776256
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Query expansion with pseudo-relevance feedback (PRF) is a powerful approach
to enhance the effectiveness in information retrieval. Recently, with the rapid
advance of deep learning techniques, neural text generation has achieved
promising success in many natural language tasks. To leverage the strength of
text generation for information retrieval, in this article, we propose a novel
approach which effectively integrates text generation models into PRF-based
query expansion. In particular, our approach generates augmented query terms
via neural text generation models conditioned on both the initial query and
pseudo-relevance feedback. Moreover, in order to train the generative model, we
adopt the conditional generative adversarial nets (CGANs) and propose the
PRF-CGAN method in which both the generator and the discriminator are
conditioned on the pseudo-relevance feedback. We evaluate the performance of
our approach on information retrieval tasks using two benchmark datasets. The
experimental results show that our approach achieves comparable performance or
outperforms traditional query expansion methods on both the retrieval and
reranking tasks.
- Abstract(参考訳): 擬似関連フィードバック(PRF)を用いたクエリ拡張は、情報検索の有効性を高めるための強力なアプローチである。
近年,ディープラーニング技術の急速な進歩により,ニューラルテキスト生成は多くの自然言語タスクにおいて有望な成功を収めている。
本稿では,情報検索におけるテキスト生成の強みを活用するために,テキスト生成モデルをprfベースのクエリ拡張に効果的に統合する新しい手法を提案する。
特に,初期クエリと疑似関係フィードバックの両方を条件としたニューラルテキスト生成モデルにより,拡張クエリ項を生成する。
さらに,生成モデルを訓練するために条件付き生成敵ネット(cgans)を採用し,擬似関係フィードバックに基づいて生成器と判別器の両方を条件付けしたprf-cgan法を提案する。
2つのベンチマークデータセットを用いて,情報検索タスクに対するアプローチの有効性を評価する。
実験の結果,提案手法はタスクの検索と再ランク付けの両方において,従来のクエリ拡張手法に匹敵する性能あるいは性能を発揮することがわかった。
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