論文の概要: Topic-Grained Text Representation-based Model for Document Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04656v1
• Date: Mon, 11 Jul 2022 06:31:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 00:32:34.714603
• Title: Topic-Grained Text Representation-based Model for Document Retrieval
• Title（参考訳）: トピックグレードテキスト表現に基づく文書検索モデル
• Authors: Mengxue Du, Shasha Li, Jie Yu, Jun Ma, Bin Ji, Huijun Liu, Wuhang Lin, Zibo Yi
• Abstract要約: TGTRは、文書検索のためのトピックグレードテキスト表現ベースのモデルである。 ドキュメント表現をオフラインに保存し、検索効率を保証します。 従来の単語の粒度ではなく、新しいトピックの粒度表現を使用することで、ストレージ要件を大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.483212308046964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Document retrieval enables users to find their required documents accurately and quickly. To satisfy the requirement of retrieval efficiency, prevalent deep neural methods adopt a representation-based matching paradigm, which saves online matching time by pre-storing document representations offline. However, the above paradigm consumes vast local storage space, especially when storing the document as word-grained representations. To tackle this, we present TGTR, a Topic-Grained Text Representation-based Model for document retrieval. Following the representation-based matching paradigm, TGTR stores the document representations offline to ensure retrieval efficiency, whereas it significantly reduces the storage requirements by using novel topicgrained representations rather than traditional word-grained. Experimental results demonstrate that compared to word-grained baselines, TGTR is consistently competitive with them on TREC CAR and MS MARCO in terms of retrieval accuracy, but it requires less than 1/10 of the storage space required by them. Moreover, TGTR overwhelmingly surpasses global-grained baselines in terms of retrieval accuracy.
• Abstract（参考訳）: 文書検索により、ユーザーは必要な文書を正確かつ迅速に見つけることができる。 検索効率の要求を満たすため、一般的なディープニューラルメソッドでは、文書表現をオフラインに保存することでオンラインマッチング時間を節約する表現ベースのマッチングパラダイムを採用している。 しかし、上記のパラダイムは、特に文書を単語のきめ細かい表現として保存する際に、広大なローカルストレージ空間を消費する。 そこで本稿では,TGTR(Topic-Grained Text Representation-based Model)を提案する。 表現に基づくマッチングのパラダイムに従って、TGTRは文書表現をオフラインに保存し、検索効率を確保する。 実験結果から,TGTRは単語粒度のベースラインと比較して,TREC CARやMS MARCOと連続的に競合するが,要求される記憶空間の1/10以下であることがわかった。 さらに,TGTRは,検索精度において,大域的なベースラインを超えている。

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