論文の概要: Plot Retrieval as an Assessment of Abstract Semantic Association

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01666v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 02:02:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 15:21:33.594941
• Title: Plot Retrieval as an Assessment of Abstract Semantic Association
• Title（参考訳）: 抽象意味関係の評価としてのプロット検索
• Authors: Shicheng Xu, Liang Pang, Jiangnan Li, Mo Yu, Fandong Meng, Huawei Shen, Xueqi Cheng, Jie Zhou
• Abstract要約: Plot Retrievalのテキストペアは単語の重複を少なくし、より抽象的なセマンティックアソシエーションを持つ。 Plot Retrievalは、IRモデルのセマンティックアソシエーションモデリング能力に関するさらなる研究のベンチマークとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 131.58819293115124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieving relevant plots from the book for a query is a critical task, which can improve the reading experience and efficiency of readers. Readers usually only give an abstract and vague description as the query based on their own understanding, summaries, or speculations of the plot, which requires the retrieval model to have a strong ability to estimate the abstract semantic associations between the query and candidate plots. However, existing information retrieval (IR) datasets cannot reflect this ability well. In this paper, we propose Plot Retrieval, a labeled dataset to train and evaluate the performance of IR models on the novel task Plot Retrieval. Text pairs in Plot Retrieval have less word overlap and more abstract semantic association, which can reflect the ability of the IR models to estimate the abstract semantic association, rather than just traditional lexical or semantic matching. Extensive experiments across various lexical retrieval, sparse retrieval, dense retrieval, and cross-encoder methods compared with human studies on Plot Retrieval show current IR models still struggle in capturing abstract semantic association between texts. Plot Retrieval can be the benchmark for further research on the semantic association modeling ability of IR models.
• Abstract（参考訳）: クェリのために本書から関連するプロットを取得することは、読者の読書体験と効率を改善する重要なタスクである。 読者は通常、クエリを自身の理解、要約、あるいはプロットの推測に基づいて、抽象的であいまいな記述を与えるだけであり、検索モデルにはクエリと候補プロットの間の抽象的な意味的関連を推定する強力な能力が必要である。 しかし、既存の情報検索(IR)データセットはこの能力を十分に反映できない。 本稿では,新しいタスクPlot RetrievalにおけるIRモデルの性能をトレーニングし,評価するためのラベル付きデータセットであるPlot Retrievalを提案する。 Plot Retrievalのテキストペアは単語の重複が少なく、より抽象的なセマンティックアソシエーションは、従来の語彙やセマンティックアソシエーションではなく、抽象セマンティックアソシエーションを推定するIRモデルの能力を反映することができる。 様々な語彙検索、スパース検索、密集検索、およびクロスエンコーダ手法に関する広範な実験は、Plot Retrievalの人間による研究と比較すると、現在のIRモデルはテキスト間の抽象的な意味的関連を捉えるのに依然として苦労している。 Plot Retrievalは、IRモデルのセマンティックアソシエーションモデリング能力に関するさらなる研究のベンチマークとなる。

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