論文の概要: Cross-Lingual Training with Dense Retrieval for Document Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01628v1
• Date: Fri, 3 Sep 2021 17:15:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-06 14:53:39.629982
• Title: Cross-Lingual Training with Dense Retrieval for Document Retrieval
• Title（参考訳）: 文書検索のためのDense Retrievalを用いた言語横断学習
• Authors: Peng Shi, Rui Zhang, He Bai, and Jimmy Lin
• Abstract要約: 我々は、英語のアノテーションから複数の非英語言語への文書ランク付けのための異なる転送手法について検討する。 6つの言語(中国語、アラビア語、フランス語、ヒンディー語、ベンガル語、スペイン語)におけるテストコレクションの実験。 弱教師付きターゲット言語転送は、世代ベースターゲット言語転送に対する競合性能をもたらすことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.319511218754414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dense retrieval has shown great success in passage ranking in English. However, its effectiveness in document retrieval for non-English languages remains unexplored due to the limitation in training resources. In this work, we explore different transfer techniques for document ranking from English annotations to multiple non-English languages. Our experiments on the test collections in six languages (Chinese, Arabic, French, Hindi, Bengali, Spanish) from diverse language families reveal that zero-shot model-based transfer using mBERT improves the search quality in non-English mono-lingual retrieval. Also, we find that weakly-supervised target language transfer yields competitive performances against the generation-based target language transfer that requires external translators and query generators.
• Abstract（参考訳）: デンス検索は英語の通訳ランキングにおいて大きな成功を収めた。 しかし、非英語言語の文書検索における有効性は、訓練資源の制限のため未検討のままである。 本研究では,英語アノテーションから複数の非英語言語への文書ランク付け手法について検討する。 本研究は,中国語,アラビア語,フランス語,ヒンディー語,ベンガル語,スペイン語の6言語を対象に,mBERTを用いたゼロショットモデルによる翻訳により,非英語単言語検索における検索精度が向上することを示した。 また,弱い教師付き目標言語転送は,外部トランスレータやクエリ生成器を必要とする世代ベースの目標言語転送に対して,競争力のある性能をもたらすことが判明した。

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