Fugu-MT 論文翻訳(概要): MICO: Selective Search with Mutual Information Co-training

論文の概要: MICO: Selective Search with Mutual Information Co-training

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04378v1
Date: Fri, 9 Sep 2022 16:26:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-12 12:17:26.442534
Title: MICO: Selective Search with Mutual Information Co-training
Title（参考訳）: MICO:相互情報協調学習による選択検索
Authors: Zhanyu Wang, Xiao Zhang, Hyokun Yun, Choon Hui Teo, Trishul Chilimbi
Abstract要約: MICOは、選択探索のための相互情報COトレーニングフレームワークである。トレーニング後、MICOは文書をクラスタ化するだけでなく、検索を効率的にするために、未確認のクエリを関連するクラスタにルーティングする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.456028769565386
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In contrast to traditional exhaustive search, selective search first clusters documents into several groups before all the documents are searched exhaustively by a query, to limit the search executed within one group or only a few groups. Selective search is designed to reduce the latency and computation in modern large-scale search systems. In this study, we propose MICO, a Mutual Information CO-training framework for selective search with minimal supervision using the search logs. After training, MICO does not only cluster the documents, but also routes unseen queries to the relevant clusters for efficient retrieval. In our empirical experiments, MICO significantly improves the performance on multiple metrics of selective search and outperforms a number of existing competitive baselines.
Abstract（参考訳）: 従来の徹底的な検索とは対照的に、選択的な検索ファーストは文書を複数のグループに分類し、すべての文書がクエリによって徹底的に検索される。選択的検索は、現代の大規模検索システムにおけるレイテンシと計算量を削減するように設計されている。本研究では,検索ログを用いた選択的検索のための相互情報協調学習フレームワークであるmicoを提案する。トレーニング後、micoはドキュメントをクラスタ化するだけでなく、未取得のクエリを関連するクラスタにルーティングして効率的な検索を行う。実証実験では、MICOは選択探索の複数の指標の性能を著しく改善し、既存の競争基準よりも優れています。

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