論文の概要: Learning to Rank in Generative Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15222v2
• Date: Sat, 16 Dec 2023 13:26:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 20:45:40.511384
• Title: Learning to Rank in Generative Retrieval
• Title（参考訳）: 生成検索におけるランクの学習
• Authors: Yongqi Li, Nan Yang, Liang Wang, Furu Wei, Wenjie Li
• Abstract要約: 生成的検索は、検索対象として関連する通路の識別子文字列を生成することを目的としている。 我々はLTRGRと呼ばれる生成検索のための学習 torankフレームワークを提案する。 このフレームワークは、現在の生成的検索システムを強化するために、追加の学習からランクまでのトレーニングフェーズのみを必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.91492903161522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative retrieval stands out as a promising new paradigm in text retrieval that aims to generate identifier strings of relevant passages as the retrieval target. This generative paradigm taps into powerful generative language models, distinct from traditional sparse or dense retrieval methods. However, only learning to generate is insufficient for generative retrieval. Generative retrieval learns to generate identifiers of relevant passages as an intermediate goal and then converts predicted identifiers into the final passage rank list. The disconnect between the learning objective of autoregressive models and the desired passage ranking target leads to a learning gap. To bridge this gap, we propose a learning-to-rank framework for generative retrieval, dubbed LTRGR. LTRGR enables generative retrieval to learn to rank passages directly, optimizing the autoregressive model toward the final passage ranking target via a rank loss. This framework only requires an additional learning-to-rank training phase to enhance current generative retrieval systems and does not add any burden to the inference stage. We conducted experiments on three public benchmarks, and the results demonstrate that LTRGR achieves state-of-the-art performance among generative retrieval methods. The code and checkpoints are released at https://github.com/liyongqi67/LTRGR.
• Abstract（参考訳）: 生成的検索は、関連する節の識別子文字列を検索対象として生成することを目的とした、テキスト検索における有望な新しいパラダイムとして際立っている。 この生成パラダイムは、従来のスパースや密度の高い検索方法とは異なる、強力な生成言語モデルを利用する。 しかし、生成する学習のみが生成的検索に不十分である。 生成検索は、中間目標として関連する通路の識別子を生成し、予測された識別子を最終通過ランクリストに変換する。 自己回帰モデルの学習目標と所望のパスランキング目標との切り離しは学習ギャップにつながる。 このギャップを埋めるために,LTRGRと呼ばれる生成検索のための学習 to ランクフレームワークを提案する。 LTRGRは、生成的検索が通路を直接ランク付けすることを学び、階数損失により最終通路ランク付け対象に向かって自己回帰モデルを最適化する。 このフレームワークは、現在の生成的検索システムを強化するために、追加の学習からランクまでのトレーニングフェーズのみを必要とし、推論段階に負担を加えることはない。 筆者らは3つの公開ベンチマーク実験を行い,LTRGRが生成的検索手法の最先端性能を達成することを示した。 コードとチェックポイントはhttps://github.com/liyongqi67/LTRGRで公開されている。

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