論文の概要: SPLADE v2: Sparse Lexical and Expansion Model for Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10086v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 10:43:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 14:35:43.496644
• Title: SPLADE v2: Sparse Lexical and Expansion Model for Information Retrieval
• Title（参考訳）: SPLADE v2:情報検索のための疎語彙拡張モデル
• Authors: Thibault Formal, Carlos Lassance, Benjamin Piwowarski, St\'ephane Clinchant
• Abstract要約: SPLADEモデルは、最先端の高密度かつスパースなアプローチに関して、高度にスパースな表現と競争結果を提供する。 我々は、プール機構を変更し、文書拡張のみに基づいてモデルをベンチマークし、蒸留で訓練されたモデルを導入する。 全体として、SPLADEはTREC DL 2019のNDCG@10で9ドル以上のゲインで大幅に改善され、BEIRベンチマークで最先端の結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.38022203865326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In neural Information Retrieval (IR), ongoing research is directed towards improving the first retriever in ranking pipelines. Learning dense embeddings to conduct retrieval using efficient approximate nearest neighbors methods has proven to work well. Meanwhile, there has been a growing interest in learning \emph{sparse} representations for documents and queries, that could inherit from the desirable properties of bag-of-words models such as the exact matching of terms and the efficiency of inverted indexes. Introduced recently, the SPLADE model provides highly sparse representations and competitive results with respect to state-of-the-art dense and sparse approaches. In this paper, we build on SPLADE and propose several significant improvements in terms of effectiveness and/or efficiency. More specifically, we modify the pooling mechanism, benchmark a model solely based on document expansion, and introduce models trained with distillation. We also report results on the BEIR benchmark. Overall, SPLADE is considerably improved with more than $9$\% gains on NDCG@10 on TREC DL 2019, leading to state-of-the-art results on the BEIR benchmark.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・インフォメーション・リトリーバル(IR)では、パイプラインランキングにおける最初のレトリバーの改善に向けた研究が進行中である。 効率的な近似近接法を用いて探索を行うための密埋め込みの学習は、うまく機能することが証明されている。 一方、文書やクエリーに対する 'emph{sparse} 表現の学習への関心が高まっており、これは語句の正確なマッチングや逆インデックスの効率など、単語のバッグ・オブ・ワードモデルの望ましい特性から受け継がれている。 最近導入されたSPLADEモデルは、最先端の高密度かつスパースなアプローチに関して、高度にスパースな表現と競争結果を提供する。 本稿では, SPLADE 上に構築し, 有効性および効率性に関していくつかの重要な改善点を提案する。 より具体的には、プーリング機構を変更し、文書拡張のみに基づいてモデルをベンチマークし、蒸留で訓練されたモデルを導入する。 また、beirベンチマークの結果を報告する。 全体として、SPLADEは、TREC DL 2019のNDCG@10で9ドル以上のゲインで大幅に改善され、BEIRベンチマークで最先端の結果が得られた。

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