論文の概要: Zero-Shot Retrieval with Search Agents and Hybrid Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15469v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 13:50:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-03 15:23:51.278222
• Title: Zero-Shot Retrieval with Search Agents and Hybrid Environments
• Title（参考訳）: 検索エージェントとハイブリッド環境を用いたゼロショット検索
• Authors: Michelle Chen Huebscher, Christian Buck, Massimiliano Ciaramita, Sascha Rothe
• Abstract要約: 現在の言語モデルは、伝統的な用語ベースの検索と組み合わせて、シンボリックなクエリ再構成ポリシーを学習することができるが、より優れたニューラル検索には及ばない。 従来の学習環境を検索環境に拡張し、個別のクエリ改善操作を受け入れる。 BEIRタスクの実験は、行動クローニングによって訓練された検索エージェントが、基礎となる検索システムより優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.017306481455778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning to search is the task of building artificial agents that learn to autonomously use a search box to find information. So far, it has been shown that current language models can learn symbolic query reformulation policies, in combination with traditional term-based retrieval, but fall short of outperforming neural retrievers. We extend the previous learning to search setup to a hybrid environment, which accepts discrete query refinement operations, after a first-pass retrieval step performed by a dual encoder. Experiments on the BEIR task show that search agents, trained via behavioral cloning, outperform the underlying search system based on a combined dual encoder retriever and cross encoder reranker. Furthermore, we find that simple heuristic Hybrid Retrieval Environments (HRE) can improve baseline performance by several nDCG points. The search agent based on HRE (HARE) produces state-of-the-art performance on both zero-shot and in-domain evaluations. We carry out an extensive qualitative analysis to shed light on the agents policies.
• Abstract（参考訳）: 検索を学ぶことは、自律的に検索ボックスを使って情報を見つけることを学ぶ人工エージェントを構築するタスクです。 これまでのところ、現在の言語モデルは、従来の用語に基づく検索と組み合わせて、象徴的クエリ改革ポリシーを学べるが、ニューラルネットワークのレトリバーよりもパフォーマンスが低いことが示されている。 本稿では,デュアルエンコーダによる第1パス検索ステップの後に,離散的クエリリファインメント操作を受け入れるハイブリッド環境に,先行学習を検索セットアップに拡張する。 BEIRタスクの実験では、動作のクローンによって訓練された検索エージェントが、二重エンコーダレトリバーとクロスエンコーダリランカを組み合わせた検索システムより優れていることが示された。 さらに, 単純ヒューリスティックハイブリッド検索環境(HRE)は, nDCG点数点のベースライン性能を向上させることができることがわかった。 HRE(HARE)に基づく検索エージェントは、ゼロショット評価とドメイン内評価の両方で最先端のパフォーマンスを生成する。 我々はエージェントポリシーに光を当てるために、広範囲な質的分析を行う。

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