論文の概要: Augmenting Document Representations for Dense Retrieval with
Interpolation and Perturbation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07735v2
- Date: Wed, 16 Mar 2022 09:29:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-17 11:30:33.617794
- 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。
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