論文の概要: A Proposed Conceptual Framework for a Representational Approach to Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01529v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 15:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:27:55.456171
• Title: A Proposed Conceptual Framework for a Representational Approach to Information Retrieval
• Title（参考訳）: 情報検索への表現的アプローチのための概念的枠組みの提案
• Authors: Jimmy Lin
• Abstract要約: 本稿では,情報検索と自然言語処理における最近の発展を理解するための概念的枠組みについて概説する。 本稿では,コアテキスト検索問題を論理的スコアリングモデルと物理的検索モデルに分解する表現的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.67826268399347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper outlines a conceptual framework for understanding recent developments in information retrieval and natural language processing that attempts to integrate dense and sparse retrieval methods. I propose a representational approach that breaks the core text retrieval problem into a logical scoring model and a physical retrieval model. The scoring model is defined in terms of encoders, which map queries and documents into a representational space, and a comparison function that computes query-document scores. The physical retrieval model defines how a system produces the top-k scoring documents from an arbitrarily large corpus with respect to a query. The scoring model can be further analyzed along two dimensions: dense vs. sparse representations and supervised (learned) vs. unsupervised approaches. I show that many recently proposed retrieval methods, including multi-stage ranking designs, can be seen as different parameterizations in this framework, and that a unified view suggests a number of open research questions, providing a roadmap for future work. As a bonus, this conceptual framework establishes connections to sentence similarity tasks in natural language processing and information access "technologies" prior to the dawn of computing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,情報検索と自然言語処理の最近の展開を理解するための概念的枠組みについて概説する。 本稿では,コアテキスト検索問題を論理的スコアリングモデルと物理的検索モデルに分解する表現的アプローチを提案する。 スコアリングモデルは、クエリとドキュメントを表現空間にマッピングするエンコーダと、クエリ-ドキュメントスコアを計算する比較関数によって定義される。 物理検索モデルは、システムがクエリに対して任意に大きなコーパスからトップkスコアの文書を生成する方法を定義する。 スコアリングモデルは、密度対スパース表現と教師付き(学習)対教師なしアプローチの2次元でさらに分析することができる。 多段階のランキング設計を含む最近提案された多くの検索手法は、このフレームワークにおいて異なるパラメータ化と見なすことができ、統一されたビューは、多くのオープンリサーチの質問を示唆し、将来の作業のためのロードマップを提供する。 ボーナスとして、この概念的枠組みは、自然言語処理と情報アクセスの「技術」における文の類似性タスクとの接続を確立する。

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