Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalized Contrastive Learning for Multi-Modal Retrieval and Ranking

論文の概要: Generalized Contrastive Learning for Multi-Modal Retrieval and Ranking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08535v1
Date: Fri, 12 Apr 2024 15:30:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-04-15 14:37:30.584531
Title: Generalized Contrastive Learning for Multi-Modal Retrieval and Ranking
Title（参考訳）: マルチモーダル検索とランク付けのための一般化されたコントラスト学習
Authors: Tianyu Zhu, Myong Chol Jung, Jesse Clark,
Abstract要約: マルチモーダル検索・ランキング(GCL)のための一般化コントラスト学習を提案する。 GCLは、バイナリ関連スコアを超えて、きめ細かいランキングから学ぶように設計されている。以上の結果から,GCLはドメイン内NDCG@10が94.5%,コールドスタート評価が26.3～48.8%増加した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5238707656136694
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Contrastive learning has gained widespread adoption for retrieval tasks due to its minimal requirement for manual annotations. However, popular contrastive frameworks typically learn from binary relevance, making them ineffective at incorporating direct fine-grained rankings. In this paper, we curate a large-scale dataset featuring detailed relevance scores for each query-document pair to facilitate future research and evaluation. Subsequently, we propose Generalized Contrastive Learning for Multi-Modal Retrieval and Ranking (GCL), which is designed to learn from fine-grained rankings beyond binary relevance scores. Our results show that GCL achieves a 94.5% increase in NDCG@10 for in-domain and 26.3 to 48.8% increases for cold-start evaluations, all relative to the CLIP baseline and involving ground truth rankings.
Abstract（参考訳）: コントラスト学習は、手動アノテーションの最小限の要件のため、検索タスクに広く採用されている。しかし、一般的なコントラストフレームワークは、二項関係から学習し、直接のきめ細かいランキングを組み込むのに効果がない。本稿では,各問合せ文書の関連点を詳述した大規模データセットをキュレートし,今後の研究と評価を容易にする。次に,2次関係点を超える詳細なランク付けから学習するための多モード検索・ランク付けのための一般化コントラスト学習を提案する。以上の結果から,GCLはドメイン内NDCG@10が94.5%,コールドスタート評価が26.3～48.8%,CLIPベースラインと接地真実ランキングが94.5%増加した。

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