論文の概要: Improving Query Representations for Dense Retrieval with Pseudo Relevance Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13454v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 18:10:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 06:31:43.600551
• Title: Improving Query Representations for Dense Retrieval with Pseudo Relevance Feedback
• Title（参考訳）: Pseudo Relevance FeedbackによるDense Retrievalのクエリ表現の改善
• Authors: HongChien Yu, Chenyan Xiong, Jamie Callan
• Abstract要約: 本稿では,疑似関連性フィードバック(PRF)を用いて高密度検索のためのクエリ表現を改善する新しいクエリエンコーダであるANCE-PRFを提案する。 ANCE-PRF は BERT エンコーダを使用し、検索モデルである ANCE からクエリとトップ検索されたドキュメントを消費し、関連ラベルから直接クエリの埋め込みを生成する。 PRFエンコーダは、学習された注意機構でノイズを無視しながら、PRF文書から関連および補完的な情報を効果的にキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.719150565643965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dense retrieval systems conduct first-stage retrieval using embedded representations and simple similarity metrics to match a query to documents. Its effectiveness depends on encoded embeddings to capture the semantics of queries and documents, a challenging task due to the shortness and ambiguity of search queries. This paper proposes ANCE-PRF, a new query encoder that uses pseudo relevance feedback (PRF) to improve query representations for dense retrieval. ANCE-PRF uses a BERT encoder that consumes the query and the top retrieved documents from a dense retrieval model, ANCE, and it learns to produce better query embeddings directly from relevance labels. It also keeps the document index unchanged to reduce overhead. ANCE-PRF significantly outperforms ANCE and other recent dense retrieval systems on several datasets. Analysis shows that the PRF encoder effectively captures the relevant and complementary information from PRF documents, while ignoring the noise with its learned attention mechanism.
• Abstract（参考訳）: デンス検索システムは,クエリを文書にマッチさせるため,埋め込み表現と単純な類似度指標を用いて第1段階の検索を行う。 その有効性は、クエリとドキュメントのセマンティクスをキャプチャするためのエンコード埋め込みに依存し、検索クエリの短さとあいまいさのために難しい課題である。 本稿では,疑似関連性フィードバック(PRF)を用いて高密度検索のためのクエリ表現を改善する新しいクエリエンコーダであるANCE-PRFを提案する。 ANCE-PRF は BERT エンコーダを使用し、検索モデルである ANCE からクエリとトップ検索されたドキュメントを消費し、関連ラベルから直接クエリの埋め込みを生成する。 オーバーヘッドを減らすためにドキュメントインデックスも変更しない。 ANCE-PRFは、複数のデータセット上で、anceや他の最近の高密度検索システムよりも大幅に優れている。 PRFエンコーダは、学習された注意機構でノイズを無視しながら、PRF文書から関連および補完的な情報を効果的にキャプチャする。

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