論文の概要: From Matching to Generation: A Survey on Generative Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14851v2
• Date: Fri, 10 May 2024 05:02:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 17:55:41.430613
• Title: From Matching to Generation: A Survey on Generative Information Retrieval
• Title（参考訳）: マッチングから生成へ:生成情報検索に関する調査
• Authors: Xiaoxi Li, Jiajie Jin, Yujia Zhou, Yuyao Zhang, Peitian Zhang, Yutao Zhu, Zhicheng Dou,
• Abstract要約: 生成情報検索(GenIR)は、新しいパラダイムとして登場し、注目を集めている。 このレビューは、研究者に包括的な参照を提供することを目的としており、GenIR分野のさらなる発展を奨励している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.56093567336119
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information Retrieval (IR) systems are crucial tools for users to access information, which have long been dominated by traditional methods relying on similarity matching. With the advancement of pre-trained language models, generative information retrieval (GenIR) emerges as a novel paradigm, attracting increasing attention. Currently, research in GenIR can be categorized into two aspects: generative document retrieval (GR) and reliable response generation. GR leverages the generative model's parameters for memorizing documents, enabling retrieval by directly generating relevant document identifiers without explicit indexing. Reliable response generation, on the other hand, employs language models to directly generate the information users seek, breaking the limitations of traditional IR in terms of document granularity and relevance matching, offering more flexibility, efficiency, and creativity, thus better meeting practical needs. This paper aims to systematically review the latest research progress in GenIR. We will summarize the advancements in GR regarding model training and structure, document identifier, incremental learning, etc., as well as progress in reliable response generation in aspects of internal knowledge memorization, external knowledge augmentation, etc. We also review the evaluation, challenges and future developments in GenIR systems. This review aims to offer a comprehensive reference for researchers, encouraging further development in the GenIR field.
• Abstract（参考訳）: 情報検索システム (IR) は, ユーザが情報にアクセスするための重要なツールである。 事前学習された言語モデルの発展に伴い、生成情報検索(GenIR)が新しいパラダイムとして登場し、注目を集めている。 現在、GenIRの研究は、生成文書検索(GR)と信頼できる応答生成の2つの側面に分類できる。 GRは生成モデルのパラメータを利用して文書を記憶し、明示的なインデックス付けなしに関連する文書識別子を直接生成することで検索を可能にする。 一方、信頼性の高い応答生成は、ユーザーが求める情報を直接生成するために言語モデルを使用し、ドキュメントの粒度と関連性マッチングの点で従来のIRの限界を破り、柔軟性、効率、創造性を向上し、実用的なニーズを満たす。 本稿では,GenIRの最新研究動向を体系的にレビューすることを目的とする。 本稿では、モデルトレーニングと構造、文書識別子、インクリメンタルラーニング等に関するGRの進歩と、内部知識記憶、外部知識増強等の側面における信頼性の高い応答生成の進展について要約する。 我々はまた、GenIRシステムにおける評価、課題、今後の発展についてもレビューする。 このレビューは、研究者に包括的な参照を提供することを目的としており、GenIR分野のさらなる発展を奨励している。

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