論文の概要: Corpus-Steered Query Expansion with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18031v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 03:58:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 16:25:46.215488
• Title: Corpus-Steered Query Expansion with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたコーパスステアードクエリ拡張
• Authors: Yibin Lei, Yu Cao, Tianyi Zhou, Tao Shen, Andrew Yates
• Abstract要約: 我々はCSQE(Corpus-Steered Query Expansion)を導入し,コーパス内に埋め込まれた知識の取り込みを促進する。 CSQEは、LLMの関連性評価機能を利用して、最初に検索された文書の重要文を体系的に同定する。 大規模な実験により、CSQEは訓練を必要とせず、特にLLMが知識を欠いているクエリで強い性能を示すことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.64662397095323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies demonstrate that query expansions generated by large language models (LLMs) can considerably enhance information retrieval systems by generating hypothetical documents that answer the queries as expansions. However, challenges arise from misalignments between the expansions and the retrieval corpus, resulting in issues like hallucinations and outdated information due to the limited intrinsic knowledge of LLMs. Inspired by Pseudo Relevance Feedback (PRF), we introduce Corpus-Steered Query Expansion (CSQE) to promote the incorporation of knowledge embedded within the corpus. CSQE utilizes the relevance assessing capability of LLMs to systematically identify pivotal sentences in the initially-retrieved documents. These corpus-originated texts are subsequently used to expand the query together with LLM-knowledge empowered expansions, improving the relevance prediction between the query and the target documents. Extensive experiments reveal that CSQE exhibits strong performance without necessitating any training, especially with queries for which LLMs lack knowledge.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では,大規模言語モデル(LLM)が生成するクエリ拡張が,クエリに応答する仮説文書を拡張として生成することにより,情報検索システムを大幅に強化できることが示されている。 しかし、拡張と検索コーパスのミスアライメントにより、LLMの内在的知識が限られているため、幻覚や時代遅れの情報といった問題が発生する。 Pseudo Relevance Feedback (PRF)にヒントを得て,コーパス内に埋め込まれた知識の取り込みを促進するためにCSQE(Corpus-Steered Query Expansion)を導入する。 CSQEは、LLMの関連性評価機能を利用して、最初に検索された文書の重要文を体系的に同定する。 これらのコーパス指向のテキストは、LLM知識の拡張とともにクエリを拡張し、クエリとターゲットドキュメント間の関連性を予測するために使用される。 大規模な実験により、CSQEは訓練を必要とせず、特にLLMが知識を欠いているクエリで強い性能を示すことが明らかとなった。

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