論文の概要: Silver Retriever: Advancing Neural Passage Retrieval for Polish Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08469v2
• Date: Thu, 22 Feb 2024 13:26:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 18:40:17.281558
• Title: Silver Retriever: Advancing Neural Passage Retrieval for Polish Question Answering
• Title（参考訳）: Silver Retriever: ポーランドの質問応答のためのニューラルネットワーク検索の改善
• Authors: Piotr Rybak, Maciej Ogrodniczuk
• Abstract要約: 今回紹介するSilver Retrieverは、手動または弱いラベル付きデータセットの多様なコレクションをトレーニングしたポーランドのニューラルレトリバーだ。 Silver Retrieverは他のポーランドのモデルよりもはるかに優れた結果を得ることができ、より大きな多言語モデルと競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.746529892290768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern open-domain question answering systems often rely on accurate and efficient retrieval components to find passages containing the facts necessary to answer the question. Recently, neural retrievers have gained popularity over lexical alternatives due to their superior performance. However, most of the work concerns popular languages such as English or Chinese. For others, such as Polish, few models are available. In this work, we present Silver Retriever, a neural retriever for Polish trained on a diverse collection of manually or weakly labeled datasets. Silver Retriever achieves much better results than other Polish models and is competitive with larger multilingual models. Together with the model, we open-source five new passage retrieval datasets.
• Abstract（参考訳）: 現代のオープンドメイン質問応答システムは、質問に答えるために必要な事実を含む文を見つけるために、正確で効率的な検索コンポーネントに依存することが多い。 近年、神経レトリバーは、その優れた性能のために語彙的な代替品よりも人気を博している。 しかし、ほとんどの作品は英語や中国語などのポピュラーな言語に関係している。 ポーランド語など他の言語では、ほとんどモデルがない。 本稿では、手動または弱いラベル付きデータセットの多様なコレクションをトレーニングしたポーランドのニューラルレトリバーであるSilver Retrieverを紹介する。 Silver Retrieverは他のポーランドのモデルよりもはるかに優れた結果をもたらし、より大きな多言語モデルと競合する。 このモデルとともに、我々は5つの新しい経路検索データセットをオープンソース化した。

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