論文の概要: Augmenting Document Representations for Dense Retrieval with
Interpolation and Perturbation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07735v1
- Date: Tue, 15 Mar 2022 09:07:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-16 15:08:27.537394
- Title: Augmenting Document Representations for Dense Retrieval with
Interpolation and Perturbation
- Title（参考訳）: 補間と摂動を伴う高密度検索のための文書表現の強化
- Authors: Soyeong Jeong, Jinheon Baek, Sukmin Cho, Sung Ju Hwang, Jong C. Park
- Abstract要約: ドキュメント拡張(Document Augmentation for dense Retrieval)フレームワークは、ドキュメントの表現をDense Augmentationとperturbationsで強化する。
2つのベンチマークデータセットによる検索タスクにおけるDARの性能評価を行い、ラベル付き文書とラベルなし文書の密集検索において、提案したDARが関連するベースラインを大幅に上回っていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.940525611640346
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dense retrieval models, which aim at retrieving the most relevant document
for an input query on a dense representation space, have gained considerable
attention for their remarkable success. Yet, dense models require a vast amount
of labeled training data for notable performance, whereas it is often
challenging to acquire query-document pairs annotated by humans. To tackle this
problem, we propose a simple but effective Document Augmentation for dense
Retrieval (DAR) framework, which augments the representations of documents with
their interpolation and perturbation. We validate the performance of DAR on
retrieval tasks with two benchmark datasets, showing that the proposed DAR
significantly outperforms relevant baselines on the dense retrieval of both the
labeled and unlabeled documents.
- Abstract（参考訳）: 濃密な表現空間における入力クエリの最も関連性の高い文書の検索を目的とした高密度検索モデルは,その顕著な成功に対して大きな注目を集めている。
しかし、高密度モデルは顕著なパフォーマンスのために大量のラベル付きトレーニングデータを必要とするが、人間によって注釈付けされたクエリドキュメントペアを取得することはしばしば困難である。
そこで本研究では,その補間と摂動によって文書の表現を増強する,高密度検索(dar)フレームワークのための簡易かつ効果的な文書拡張手法を提案する。
2つのベンチマークデータセットによる検索タスクにおけるDARの性能評価を行い、ラベル付き文書とラベルなし文書の密集検索において、DARが関連するベースラインを大幅に上回ることを示す。
関連論文リスト
- GEGA: Graph Convolutional Networks and Evidence Retrieval Guided Attention for Enhanced Document-level Relation Extraction [15.246183329778656]
ドキュメントレベルの関係抽出(DocRE)は、構造化されていない文書テキストからエンティティ間の関係を抽出することを目的としている。
これらの課題を克服するために,DocREの新しいモデルであるGEGAを提案する。
我々は、広く使用されている3つのベンチマークデータセット、DocRED、Re-DocRED、Revisit-DocREDでGEGAモデルを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-31T07:15:33Z) - Lexically-Accelerated Dense Retrieval [29.327878974130055]
LADR (Lexically-Accelerated Dense Retrieval) は, 既存の高密度検索モデルの効率を向上する, 簡便な手法である。
LADRは、標準ベンチマークでの徹底的な検索と同等の精度とリコールの両方を一貫して達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T15:44:26Z) - DAPR: A Benchmark on Document-Aware Passage Retrieval [57.45793782107218]
我々は,このタスクemphDocument-Aware Passage Retrieval (DAPR)を提案する。
State-of-The-Art(SoTA)パスレトリバーのエラーを分析しながら、大きなエラー(53.5%)は文書コンテキストの欠如に起因する。
提案するベンチマークにより,検索システムの開発・比較を今後行うことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T10:39:57Z) - Query2doc: Query Expansion with Large Language Models [69.9707552694766]
提案手法はまず,大言語モデル (LLM) をプロンプトすることで擬似文書を生成する。
query2docは、アドホックIRデータセットでBM25のパフォーマンスを3%から15%向上させる。
また,本手法は,ドメイン内およびドメイン外の両方において,最先端の高密度検索に有効である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-14T07:27:30Z) - CAPSTONE: Curriculum Sampling for Dense Retrieval with Document
Expansion [68.19934563919192]
本稿では,学習中に擬似クエリを利用して,生成したクエリと実際のクエリとの関係を徐々に向上させるカリキュラムサンプリング戦略を提案する。
ドメイン内およびドメイン外両方のデータセットに対する実験結果から,本手法が従来の高密度検索モデルより優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-18T15:57:46Z) - Document-Level Relation Extraction with Sentences Importance Estimation
and Focusing [52.069206266557266]
文書レベルの関係抽出(DocRE)は、複数の文の文書から2つのエンティティ間の関係を決定することを目的としている。
我々はDocREのための文重要度スコアと文集中損失を設計するSIEF(Sentence Estimation and Focusing)フレームワークを提案する。
2つのドメインの実験結果から、SIEFは全体的なパフォーマンスを改善するだけでなく、DocREモデルをより堅牢にします。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-27T03:20:07Z) - GERE: Generative Evidence Retrieval for Fact Verification [57.78768817972026]
本稿では,ジェネレーション方式で証拠を検索する最初のシステムであるGEREを提案する。
FEVERデータセットの実験結果は、GEREが最先端のベースラインよりも大幅に改善されていることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-12T03:49:35Z) - CODER: An efficient framework for improving retrieval through
COntextualized Document Embedding Reranking [11.635294568328625]
本稿では,最小計算コストで広範囲の検索モデルの性能を向上させるためのフレームワークを提案する。
ベース密度検索法により抽出された事前計算された文書表現を利用する。
実行時に第一段階のメソッドの上に無視可能な計算オーバーヘッドを発生させ、最先端の高密度検索手法と簡単に組み合わせられるようにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-16T10:25:26Z) - Improving Query Representations for Dense Retrieval with Pseudo
Relevance Feedback [29.719150565643965]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-30T18:10:26Z) - Improving Document Representations by Generating Pseudo Query Embeddings
for Dense Retrieval [11.465218502487959]
反復的なクラスタリングプロセスにより,各文書のクエリを模倣する手法を設計する。
また、2段階のスコア計算手順でマッチング関数を最適化する。
いくつかの人気ランキングとQAデータセットに関する実験結果から、私たちのモデルが最先端の結果を達成できることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-08T05:28:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。