論文の概要: PIRB: A Comprehensive Benchmark of Polish Dense and Hybrid Text Retrieval Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13350v2
• Date: Sun, 10 Mar 2024 16:13:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 13:58:50.308945
• Title: PIRB: A Comprehensive Benchmark of Polish Dense and Hybrid Text Retrieval Methods
• Title（参考訳）: PIRB:ポーランドのディッセンスとハイブリッドテキスト検索手法の総合ベンチマーク
• Authors: S{\l}awomir Dadas, Micha{\l} Pere{\l}kiewicz, Rafa{\l} Po\'swiata
• Abstract要約: ポーランド語情報検索ベンチマーク(PIRB, Polish Information Retrieval Benchmark)は、ポーランド語のための41のテキスト情報検索タスクを含む総合的な評価フレームワークである。 このベンチマークには、既存のデータセットに加えて、医学、法律、ビジネス、物理学、言語学など、さまざまなトピックをカバーする、10の新しい未発表データセットが含まれている。 我々は,20以上の密度・疎度検索モデルの評価を行い,そのベースラインモデルについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Polish Information Retrieval Benchmark (PIRB), a comprehensive evaluation framework encompassing 41 text information retrieval tasks for Polish. The benchmark incorporates existing datasets as well as 10 new, previously unpublished datasets covering diverse topics such as medicine, law, business, physics, and linguistics. We conduct an extensive evaluation of over 20 dense and sparse retrieval models, including the baseline models trained by us as well as other available Polish and multilingual methods. Finally, we introduce a three-step process for training highly effective language-specific retrievers, consisting of knowledge distillation, supervised fine-tuning, and building sparse-dense hybrid retrievers using a lightweight rescoring model. In order to validate our approach, we train new text encoders for Polish and compare their results with previously evaluated methods. Our dense models outperform the best solutions available to date, and the use of hybrid methods further improves their performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,41のテキスト情報検索タスクを対象とする総合評価フレームワークであるポーランド情報検索ベンチマーク(pirb)を提案する。 このベンチマークには、既存のデータセットに加えて、医学、法律、ビジネス、物理学、言語学など、さまざまなトピックをカバーする10の新しい未公開データセットが含まれている。 我々は20以上の高密度でスパースな検索モデルを広範囲に評価し,usがトレーニングしたベースラインモデルや,ポーランド語や多言語で利用可能な手法について検討した。 最後に, 知識蒸留, 教師付き微調整, 軽度リスコリングモデルを用いたスパース・ディエンスハイブリッドレトリバーの構築による, 高効率言語特異的レトリバーの3段階の学習プロセスを紹介する。 提案手法の有効性を検証するため,ポーランド語のための新しいテキストエンコーダを訓練し,評価済みの手法と比較する。 当社の密集したモデルは,これまでで最高のソリューションを上回っており,ハイブリッド手法の利用によってパフォーマンスがさらに向上しています。

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