論文の概要: HYRR: Hybrid Infused Reranking for Passage Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10528v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 18:44:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 16:51:02.314916
• Title: HYRR: Hybrid Infused Reranking for Passage Retrieval
• Title（参考訳）: HYRR:ハイブリッド・インフュージョン・リグレードがパス検索に採用
• Authors: Jing Lu, Keith Hall, Ji Ma, Jianmo Ni
• Abstract要約: Hybrid Infused Re rank for Passages Retrievalは、BM25とニューラル検索モデルのハイブリッドに基づいて、リランカをトレーニングするためのフレームワークである。 我々は,MS MARCOとBEIRを用いたゼロショット検索タスクを用いた教師付きパス検索タスクの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.537666294601458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Hybrid Infused Reranking for Passages Retrieval (HYRR), a framework for training rerankers based on a hybrid of BM25 and neural retrieval models. Retrievers based on hybrid models have been shown to outperform both BM25 and neural models alone. Our approach exploits this improved performance when training a reranker, leading to a robust reranking model. The reranker, a cross-attention neural model, is shown to be robust to different first-stage retrieval systems, achieving better performance than rerankers simply trained upon the first-stage retrievers in the multi-stage systems. We present evaluations on a supervised passage retrieval task using MS MARCO and zero-shot retrieval tasks using BEIR. The empirical results show strong performance on both evaluations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,bm25とニューラル検索のハイブリッドモデルに基づいて,リカウンタを訓練するためのフレームワークであるhyrr(hyfused reranking for passages retrieval)を提案する。 ハイブリッドモデルに基づくレトリバーは、BM25とニューラルモデルの両方より優れていることが示されている。 当社のアプローチでは,リランカのトレーニングにおけるパフォーマンス向上を活用して,堅牢なリランクモデルを実現しています。 クロス・アテンション・ニューラル・モデルであるrerankerは、異なる第1段階の検索システムに対して堅牢であり、多段階システムにおいて単に第1段階の検索者に訓練されたrerankerよりも優れた性能を示す。 我々は,MS MARCOとBEIRを用いたゼロショット検索タスクを用いた教師付きパス検索タスクの評価を行った。 実験結果は両評価において高い性能を示した。

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