論文の概要: UnifieR: A Unified Retriever for Large-Scale Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11194v1
• Date: Mon, 23 May 2022 11:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 08:23:29.119221
• Title: UnifieR: A Unified Retriever for Large-Scale Retrieval
• Title（参考訳）: UnifieR: 大規模検索のための統一検索ツール
• Authors: Tao Shen, Xiubo Geng, Chongyang Tao, Can Xu, Kai Zhang, Daxin Jiang
• Abstract要約: 大規模な検索は、クエリを与えられた巨大なコレクションから関連ドキュメントをリコールすることである。 事前学習型言語モデル(PLM)に基づく最近の検索手法は,高密度ベクターあるいはレキシコンに基づくパラダイムに大別することができる。 本論文では,高密度ベクトルとレキシコンに基づく検索を2つの表現能力を持つ1つのモデルで統合する学習フレームワークUnifieRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.98315580583724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale retrieval is to recall relevant documents from a huge collection given a query. It relies on representation learning to embed documents and queries into a common semantic encoding space. According to the encoding space, recent retrieval methods based on pre-trained language models (PLM) can be coarsely categorized into either dense-vector or lexicon-based paradigms. These two paradigms unveil the PLMs' representation capability in different granularities, i.e., global sequence-level compression and local word-level contexts, respectively. Inspired by their complementary global-local contextualization and distinct representing views, we propose a new learning framework, UnifieR, which unifies dense-vector and lexicon-based retrieval in one model with a dual-representing capability. Experiments on passage retrieval benchmarks verify its effectiveness in both paradigms. A uni-retrieval scheme is further presented with even better retrieval quality. We lastly evaluate the model on BEIR benchmark to verify its transferability.
• Abstract（参考訳）: 大規模な検索は、クエリを与えられた巨大なコレクションから関連するドキュメントをリコールする。 ドキュメントやクエリを共通のセマンティックエンコーディング空間に埋め込むための表現学習に依存している。 符号化空間によれば, 事前学習言語モデル(PLM)に基づく最近の検索手法は, 密度ベクターあるいはレキシコンに基づくパラダイムに大別することができる。 これらの2つのパラダイムは、PLMの表現能力を異なる粒度、すなわちグローバルシーケンスレベルの圧縮とローカルワードレベルのコンテキストで表す。 そこで我々は,2つの表現能力を持つ1つのモデルにおいて,高密度ベクトルとレキシコンに基づく検索を統一する学習フレームワークUnifieRを提案する。 パッセージ検索ベンチマーク実験は両パラダイムにおいてその効果を検証している。 uni-retrievalスキームは、さらに優れた検索品質で示される。 最後に、このモデルをBEIRベンチマークで評価し、転送性を検証する。

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