論文の概要: Conformal Ranked Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17769v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 03:37:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 19:20:56.690859
• Title: Conformal Ranked Retrieval
• Title（参考訳）: Conformal Ranked Retrieval
• Authors: Yunpeng Xu, Wenge Guo, Zhi Wei,
• Abstract要約: 本稿では,適合リスク制御フレームワークを用いて,ランク付けされた検索問題の文脈におけるリスクを定量的に計測し,管理する手法を提案する。 本研究は,検索段階が次のランク付け候補を生成する,典型的な2段階ランク付け検索問題に焦点をあてる。 各段階の共形リスクを慎重に定式化することにより、これらのリスクを所定の範囲内で効果的に制御するアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0189665663352936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the wide adoption of ranked retrieval techniques in various information systems that significantly impact our daily lives, there is an increasing need to assess and address the uncertainty inherent in their predictions. This paper introduces a novel method using the conformal risk control framework to quantitatively measure and manage risks in the context of ranked retrieval problems. Our research focuses on a typical two-stage ranked retrieval problem, where the retrieval stage generates candidates for subsequent ranking. By carefully formulating the conformal risk for each stage, we have developed algorithms to effectively control these risks within their specified bounds. The efficacy of our proposed methods has been demonstrated through comprehensive experiments on three large-scale public datasets for ranked retrieval tasks, including the MSLR-WEB dataset, the Yahoo LTRC dataset and the MS MARCO dataset.
• Abstract（参考訳）: 生活に多大な影響を及ぼす各種情報システムにランク付けされた検索手法が広く採用されていることを踏まえ、予測に固有の不確実性を評価し、対処する必要性が高まっている。 本稿では,適合リスク制御フレームワークを用いて,ランク付けされた検索問題の文脈におけるリスクを定量的に計測し,管理する手法を提案する。 本研究は,検索段階が次のランク付け候補を生成する,典型的な2段階ランク付け検索問題に焦点をあてる。 各段階の共形リスクを慎重に定式化することにより、これらのリスクを所定の範囲内で効果的に制御するアルゴリズムを開発した。 提案手法の有効性は,MSLR-WEBデータセット,Yahoo LTRCデータセット,MS MARCOデータセットの3つの大規模公開データセットを対象とした総合的な実験により実証された。

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