論文の概要: CAPSTONE: Curriculum Sampling for Dense Retrieval with Document Expansion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09114v2
• Date: Sun, 29 Oct 2023 09:32:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 23:26:47.103492
• Title: CAPSTONE: Curriculum Sampling for Dense Retrieval with Document Expansion
• Title（参考訳）: CAPSTONE:ドキュメント拡張による高密度検索のためのカリキュラムサンプリング
• Authors: Xingwei He, Yeyun Gong, A-Long Jin, Hang Zhang, Anlei Dong, Jian Jiao, Siu Ming Yiu, Nan Duan
• Abstract要約: 本稿では,学習中に擬似クエリを利用して,生成したクエリと実際のクエリとの関係を徐々に向上させるカリキュラムサンプリング戦略を提案する。 ドメイン内およびドメイン外両方のデータセットに対する実験結果から,本手法が従来の高密度検索モデルより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.19934563919192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The dual-encoder has become the de facto architecture for dense retrieval. Typically, it computes the latent representations of the query and document independently, thus failing to fully capture the interactions between the query and document. To alleviate this, recent research has focused on obtaining query-informed document representations. During training, it expands the document with a real query, but during inference, it replaces the real query with a generated one. This inconsistency between training and inference causes the dense retrieval model to prioritize query information while disregarding the document when computing the document representation. Consequently, it performs even worse than the vanilla dense retrieval model because its performance heavily relies on the relevance between the generated queries and the real query.In this paper, we propose a curriculum sampling strategy that utilizes pseudo queries during training and progressively enhances the relevance between the generated query and the real query. By doing so, the retrieval model learns to extend its attention from the document alone to both the document and query, resulting in high-quality query-informed document representations. Experimental results on both in-domain and out-of-domain datasets demonstrate that our approach outperforms previous dense retrieval models.
• Abstract（参考訳）: デュアルエンコーダは高密度検索のためのデファクトアーキテクチャとなっている。 通常、クエリとドキュメントの潜在表現を独立して計算し、クエリとドキュメント間のインタラクションを完全にキャプチャすることができない。 これを緩和するために、近年の研究は、クエリインフォームドドキュメント表現の獲得に焦点を当てている。 トレーニング中は、ドキュメントを実際のクエリで拡張するが、推論時には、実際のクエリを生成されたクエリに置き換える。 このトレーニングと推論の矛盾は、ドキュメント表現を計算する際に文書を無視しながら、高密度検索モデルにクエリ情報を優先させる。 そこで本稿では,学習中に擬似クエリを活用し,生成したクエリと実際のクエリの関連性を徐々に向上させるカリキュラムサンプリング戦略を提案する。 これにより、検索モデルはドキュメントのみからドキュメントとクエリの両方に注意を向けることを学び、高品質なクエリインフォームド文書表現を実現する。 in-domain と out-of-domain の両方のデータセットにおける実験結果から,従来の高密度検索モデルに勝ることを示す。

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