論文の概要: Query2doc: Query Expansion with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07678v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 07:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 16:09:04.781835
• Title: Query2doc: Query Expansion with Large Language Models
• Title（参考訳）: Query2doc: 大きな言語モデルによるクエリ拡張
• Authors: Liang Wang, Nan Yang, Furu Wei
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.21083736712764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a simple yet effective query expansion approach, denoted as query2doc, to improve both sparse and dense retrieval systems. The proposed method first generates pseudo-documents by few-shot prompting large language models (LLMs), and then expands the query with generated pseudo-documents. LLMs are trained on web-scale text corpora and are adept at knowledge memorization. The pseudo-documents from LLMs often contain highly relevant information that can aid in query disambiguation and guide the retrievers. Experimental results demonstrate that query2doc boosts the performance of BM25 by 3% to 15% on ad-hoc IR datasets, such as MS-MARCO and TREC DL, without any model fine-tuning. Furthermore, our method also benefits state-of-the-art dense retrievers in terms of both in-domain and out-of-domain results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,sparse と dense の検索システムを改善するため,query2doc という単純なクエリ拡張手法を提案する。 提案手法はまず,大言語モデル (LLM) を数ショットで生成し,生成した擬似文書を用いてクエリを拡張する。 LLMはウェブスケールのテキストコーパスで訓練されており、知識記憶に長けている。 LLMからの擬似文書は、しばしば、不明瞭さをクエリし、レトリバーを導くのに役立つ非常に関連性の高い情報を含んでいる。 実験結果から,MS-MARCO や TREC DL などのアドホックな IR データセット上での BM25 の性能を 3% から 15% 向上させることができた。 さらに,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。

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