論文の概要: IncDSI: Incrementally Updatable Document Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10323v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 07:20:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 16:08:02.896919
• Title: IncDSI: Incrementally Updatable Document Retrieval
• Title（参考訳）: IncDSI: 更新可能なドキュメント検索
• Authors: Varsha Kishore, Chao Wan, Justin Lovelace, Yoav Artzi, Kilian Q. Weinberger
• Abstract要約: IncDSIは、データセット全体のモデルをトレーニングすることなく、リアルタイムでドキュメントを追加する方法である。 我々は、制約付き最適化問題として文書の追加を定式化し、ネットワークパラメータの変更を最小限に抑える。 私たちのアプローチは、データセット全体のモデルの再トレーニングと競合しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.89218578877908
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Differentiable Search Index is a recently proposed paradigm for document retrieval, that encodes information about a corpus of documents within the parameters of a neural network and directly maps queries to corresponding documents. These models have achieved state-of-the-art performances for document retrieval across many benchmarks. These kinds of models have a significant limitation: it is not easy to add new documents after a model is trained. We propose IncDSI, a method to add documents in real time (about 20-50ms per document), without retraining the model on the entire dataset (or even parts thereof). Instead we formulate the addition of documents as a constrained optimization problem that makes minimal changes to the network parameters. Although orders of magnitude faster, our approach is competitive with re-training the model on the whole dataset and enables the development of document retrieval systems that can be updated with new information in real-time. Our code for IncDSI is available at https://github.com/varshakishore/IncDSI.
• Abstract（参考訳）: Differentiable Search Indexは、最近提案されたドキュメント検索のパラダイムであり、ニューラルネットワークのパラメータ内でドキュメントのコーパスに関する情報をエンコードし、クエリを対応するドキュメントに直接マッピングする。 これらのモデルは、多くのベンチマークで文書検索の最先端のパフォーマンスを達成した。 モデルがトレーニングされた後に新しいドキュメントを追加することは容易ではない。 データセット全体(あるいはその一部)でモデルを再トレーニングすることなく、ドキュメントをリアルタイムに(ドキュメントあたり約20～50ms)追加する方法であるincdsiを提案する。 代わりに、制約付き最適化問題としてドキュメントの追加を定式化し、ネットワークパラメータの変更を最小限に抑える。 命令は桁違いに高速だが,本手法はデータセット全体のモデルの再トレーニングと競合し,新たな情報をリアルタイムで更新可能な文書検索システムの開発を可能にする。 IncDSIのコードはhttps://github.com/varshakishore/IncDSIで利用可能です。

関連論文リスト

• Lightweight Spatial Modeling for Combinatorial Information Extraction From Documents [31.434507306952458]
  文書エンティティのK-nearest-neighbor(KNN)グラフに基づいて,注目度計算の新たなバイアスを取り入れたKNNフォーマを提案する。 また、多くの文書に存在する1対1のマッピング特性に対処するために、マッチング空間を用いる。 本手法はトレーニング可能なパラメータの数の観点から既存の手法と比較して非常に効率的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T10:10:38Z)
• PDFTriage: Question Answering over Long, Structured Documents [60.96667912964659]
  構造化文書をプレーンテキストとして表現することは、これらの文書をリッチな構造でユーザ精神モデルと矛盾する。 本稿では,構造や内容に基づいて,モデルがコンテキストを検索できるPDFTriageを提案する。 ベンチマークデータセットは,80以上の構造化文書に900以上の人間が生成した質問からなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-16T04:29:05Z)
• DocumentNet: Bridging the Data Gap in Document Pre-Training [78.01647768018485]
  本稿では,Webから大規模かつ弱いラベル付きデータを収集し,VDERモデルの学習に役立てる手法を提案する。 収集されたデータセットはDocumentNetと呼ばれ、特定のドキュメントタイプやエンティティセットに依存しない。 広く採用されているVDERタスクの実験は、DocumentNetを事前トレーニングに組み込んだ場合、大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T08:21:15Z)
• DSI++: Updating Transformer Memory with New Documents [95.70264288158766]
  DSI++は、DSIが新たなドキュメントをインクリメンタルにインデクシングするための継続的な学習課題である。 新たな文書の連続的な索引付けは,それまでの索引付け文書をかなり忘れてしまうことを示す。 文書の擬似クエリをサンプルとして生成メモリを導入し、連続的なインデックス付け中に補足することで、検索タスクの忘れを防止する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T18:59:34Z)
• DoSA : A System to Accelerate Annotations on Business Documents with Human-in-the-Loop [0.0]
  DoSA(Document Specific Automated s)は、新しいブートストラップアプローチを使用して、アノテーションを自動生成するアノテータを支援する。 オープンソースの ready-to-use 実装が GitHub で公開されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T15:04:07Z)
• Learning Diverse Document Representations with Deep Query Interactions for Dense Retrieval [79.37614949970013]
  そこで本研究では,問合せの深い文書表現を学習する高密度検索モデルを提案する。 本モデルでは,各文書に生成した擬似クエリをエンコードして,クエリインフォームド・マルチビュー文書表現を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-08T16:00:55Z)
• Value Retrieval with Arbitrary Queries for Form-like Documents [50.5532781148902]
  フォーム状文書に対する任意のクエリを用いた値検索を提案する。 本手法は,フォームのレイアウトやセマンティクスの理解に基づいて,任意のクエリのターゲット値を予測する。 本稿では,大規模モデル事前学習における文書理解を改善するためのシンプルな文書言語モデリング (simpleDLM) 戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T01:12:02Z)
• SciREX: A Challenge Dataset for Document-Level Information Extraction [56.83748634747753]
  ドキュメントレベルで大規模な情報抽出データセットを作成するのは難しい。 複数のIEタスクを含む文書レベルのIEデータセットであるSciREXを紹介する。 我々は、従来の最先端のIEモデルをドキュメントレベルのIEに拡張する強力なベースラインとして、ニューラルモデルを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T17:30:10Z)
• Pairwise Multi-Class Document Classification for Semantic Relations between Wikipedia Articles [5.40541521227338]
  2つの文書間の関係をペアワイズ文書分類タスクとして検索する問題をモデル化する。 文書間の意味的関係を見つけるために,GloVe, paragraph-s,BERT,XLNetなどの一連の手法を適用する。 我々は,新たに提案された32,168のウィキペディア記事ペアと,セマンティックドキュメントの関係を定義するウィキデータプロパティに関する実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-22T12:52:56Z)

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。