論文の概要: Unsupervised Dense Retrieval Deserves Better Positive Pairs: Scalable Augmentation with Query Extraction and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08841v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 10:43:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:59:48.845824
• Title: Unsupervised Dense Retrieval Deserves Better Positive Pairs: Scalable Augmentation with Query Extraction and Generation
• Title（参考訳）: unsupervised dense retrievalはより良いポジティブペアに値する - クエリ抽出と生成によるスケーラブルな拡張
• Authors: Rui Meng, Ye Liu, Semih Yavuz, Divyansh Agarwal, Lifu Tu, Ning Yu, Jianguo Zhang, Meghana Bhat, Yingbo Zhou
• Abstract要約: 擬似クエリ文書ペアを作成する方法,名前付きクエリ抽出(QExt)と転送クエリ生成(TQGen)の2つのカテゴリについて検討する。 QExt は文書構造によって擬似クエリを抽出し、また、TQGen は他の NLP タスクのために訓練された生成モデルを利用する。 実験により、個々の拡張法で訓練された高密度レトリバーは、複数の強いベースラインと相容れない性能を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.391814046104646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Dense retrievers have made significant strides in obtaining state-of-the-art results on text retrieval and open-domain question answering (ODQA). Yet most of these achievements were made possible with the help of large annotated datasets, unsupervised learning for dense retrieval models remains an open problem. In this work, we explore two categories of methods for creating pseudo query-document pairs, named query extraction (QExt) and transferred query generation (TQGen), to augment the retriever training in an annotation-free and scalable manner. Specifically, QExt extracts pseudo queries by document structures or selecting salient random spans, and TQGen utilizes generation models trained for other NLP tasks (e.g., summarization) to produce pseudo queries. Extensive experiments show that dense retrievers trained with individual augmentation methods can perform comparably well with multiple strong baselines, and combining them leads to further improvements, achieving state-of-the-art performance of unsupervised dense retrieval on both BEIR and ODQA datasets.
• Abstract（参考訳）: デンス検索はテキスト検索とオープンドメイン質問応答(ODQA)における最先端の結果を得るために大きな進歩を遂げてきた。 しかし、これらの成果の大部分は、大きな注釈付きデータセットの助けを借りて実現可能であり、密集した検索モデルの教師なし学習は未解決の問題のままである。 本研究では,擬似クエリ文書ペアを作成する方法,名前付きクエリ抽出(QExt)と転送クエリ生成(TQGen)の2つのカテゴリを探索し,アノテーションのないスケーラブルな方法で検索者のトレーニングを強化する。 具体的には、QExtは文書構造によって擬似クエリを抽出し、また、TQGenは他のNLPタスク(例えば、要約)のために訓練された生成モデルを使用して擬似クエリを生成する。 大規模実験により、個々の拡張法で訓練された高密度検索器は、複数の強いベースラインと互換性があり、それらの組み合わせによりさらなる改善が得られ、BEIRとODQAの両方のデータセット上で、教師なしの高密度検索の最先端性能を達成する。

関連論文リスト

• Blended RAG: Improving RAG (Retriever-Augmented Generation) Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers [0.0]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) で文書のプライベートな知識基盤を注入し、生成的Q&A (Question-Answering) システムを構築するための一般的なアプローチである。 本稿では,Vector インデックスや Sparse インデックスなどのセマンティック検索手法をハイブリッドクエリ手法と組み合わせた 'Blended RAG' 手法を提案する。 本研究は,NQ や TREC-COVID などの IR (Information Retrieval) データセットの検索結果の改善と,新たなベンチマーク設定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T17:13:46Z)
• Corrective Retrieval Augmented Generation [36.04062963574603]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は、検索された文書の関連性に大きく依存しており、検索が失敗した場合のモデルがどのように振る舞うかについての懸念を提起する。 生成の堅牢性を改善するために,CRAG(Corrective Retrieval Augmented Generation)を提案する。 CRAGはプラグアンドプレイであり、様々なRAGベースのアプローチとシームレスに結合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T04:36:39Z)
• Noisy Self-Training with Synthetic Queries for Dense Retrieval [49.49928764695172]
  合成クエリと組み合わせた,ノイズの多い自己学習フレームワークを提案する。 実験結果から,本手法は既存手法よりも一貫した改善が得られた。 我々の手法はデータ効率が良く、競争のベースラインより優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T06:19:50Z)
• Revisiting Sparse Retrieval for Few-shot Entity Linking [33.15662306409253]
  本稿では,ELECTRAに基づくキーワード抽出手法を提案する。 抽出器のトレーニングには,参照コンテキストとエンティティ記述との間に重複するトークンをベースとしたトレーニングデータを自動的に生成する遠隔監視手法を提案する。 ZESHELデータセットによる実験結果から,提案手法はすべてのテスト領域において,最先端モデルよりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T03:51:10Z)
• Query2doc: Query Expansion with Large Language Models [69.9707552694766]
  提案手法はまず,大言語モデル (LLM) をプロンプトすることで擬似文書を生成する。 query2docは、アドホックIRデータセットでBM25のパフォーマンスを3%から15%向上させる。 また,本手法は,ドメイン内およびドメイン外の両方において,最先端の高密度検索に有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-14T07:27:30Z)
• DORE: Document Ordered Relation Extraction based on Generative Framework [56.537386636819626]
  本稿では,既存のDocREモデルの根本原因について検討する。 本稿では,モデルが学習しやすく,決定論的な関係行列から記号列と順序列を生成することを提案する。 4つのデータセットに対する実験結果から,提案手法は生成型DocREモデルの性能を向上させることができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T11:18:10Z)
• Autoregressive Search Engines: Generating Substrings as Document Identifiers [53.0729058170278]
  自動回帰言語モデルは、回答を生成するデファクト標準として現れています。 これまでの研究は、探索空間を階層構造に分割する方法を探究してきた。 本研究では,検索空間の任意の構造を強制しない代替として,経路内のすべてのngramを識別子として使用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-22T10:45:01Z)
• GQE-PRF: Generative Query Expansion with Pseudo-Relevance Feedback [8.142861977776256]
  PRFに基づくクエリ拡張にテキスト生成モデルを効果的に統合する新しい手法を提案する。 提案手法では,初期クエリと擬似関連フィードバックの両方を条件としたニューラルテキスト生成モデルを用いて,拡張クエリ項を生成する。 2つのベンチマークデータセットを用いて,情報検索タスクに対するアプローチの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-13T01:09:02Z)
• Generation-Augmented Retrieval for Open-domain Question Answering [134.27768711201202]
  GAR(Generation-Augmented Retrieval)は、オープンドメインの質問に答える機能である。 クエリーに対して多様なコンテキストを生成することは、結果の融合が常により良い検索精度をもたらすので有益であることを示す。 GARは、抽出読取装置を備えた場合、抽出QA設定の下で、自然質問およびトリビアQAデータセットの最先端性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T23:08:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。