論文の概要: Leveraging Advantages of Interactive and Non-Interactive Models for Vector-Based Cross-Lingual Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01992v1
• Date: Wed, 3 Nov 2021 03:03:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-04 22:42:22.543361
• Title: Leveraging Advantages of Interactive and Non-Interactive Models for Vector-Based Cross-Lingual Information Retrieval
• Title（参考訳）: ベクトル型言語間情報検索における対話型および非対話型モデルの活用
• Authors: Linlong Xu, Baosong Yang, Xiaoyu Lv, Tianchi Bi, Dayiheng Liu, Haibo Zhang
• Abstract要約: 対話型モデルと非対話型モデルの利点を活用する新しいフレームワークを提案する。 非対話型アーキテクチャ上でモデルを構築できる半対話型機構を導入するが、各文書を関連付けられた多言語クエリと共にエンコードする。 本手法は,計算効率を維持しながら検索精度を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.514666775853598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interactive and non-interactive model are the two de-facto standard frameworks in vector-based cross-lingual information retrieval (V-CLIR), which embed queries and documents in synchronous and asynchronous fashions, respectively. From the retrieval accuracy and computational efficiency perspectives, each model has its own superiority and shortcoming. In this paper, we propose a novel framework to leverage the advantages of these two paradigms. Concretely, we introduce semi-interactive mechanism, which builds our model upon non-interactive architecture but encodes each document together with its associated multilingual queries. Accordingly, cross-lingual features can be better learned like an interactive model. Besides, we further transfer knowledge from a well-trained interactive model to ours by reusing its word embeddings and adopting knowledge distillation. Our model is initialized from a multilingual pre-trained language model M-BERT, and evaluated on two open-resource CLIR datasets derived from Wikipedia and an in-house dataset collected from a real-world search engine. Extensive analyses reveal that our methods significantly boost the retrieval accuracy while maintaining the computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 対話型および非対話型モデル(interactive and non-interactive model)は,ベクトル型言語間情報検索(v-clir)における2つのデファクト標準フレームワークである。 検索精度と計算効率の観点から、各モデルには独自の優位性と欠点がある。 本稿では,これら2つのパラダイムの利点を活用するための新しい枠組みを提案する。 具体的には,非対話型アーキテクチャに基づくモデルを構築しながら,関連する多言語クエリとともに各文書をエンコードする半対話型機構を導入する。 したがって、言語横断的特徴は対話型モデルとしてより良く学習することができる。 さらに, 単語の埋め込みを再利用し, 知識蒸留を取り入れることで, 十分に訓練された対話モデルから知識を我々のものに伝達する。 本モデルは,多言語事前学習言語モデルM-BERTから初期化され,ウィキペディアから派生したオープンソースCLIRデータセットと実世界の検索エンジンから収集した社内データセットを用いて評価される。 その結果,計算効率を保ちながら検索精度を大幅に向上させることが判明した。

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