論文の概要: Generative Relevance Feedback and Convergence of Adaptive Re-Ranking: University of Glasgow Terrier Team at TREC DL 2023

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01122v1
• Date: Thu, 02 May 2024 09:36:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 01:28:28.990594
• Title: Generative Relevance Feedback and Convergence of Adaptive Re-Ranking: University of Glasgow Terrier Team at TREC DL 2023
• Title（参考訳）: 適応的再リンクの世代的関連性フィードバックと収束性: TREC DL 2023 グラスゴー大学テリアチーム
• Authors: Andrew Parry, Thomas Jaenich, Sean MacAvaney, Iadh Ounis,
• Abstract要約: 本稿では,TREC 2023 Deep Learning Trackへの参加について述べる。 我々は、ゼロショットと擬似関連の両方のフィードバック設定において、大きな言語モデルから生成的関連性フィードバックを適用するランを提出した。 生成的クエリ再構成の適用により,性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.95345024616033
• License:
• Abstract: This paper describes our participation in the TREC 2023 Deep Learning Track. We submitted runs that apply generative relevance feedback from a large language model in both a zero-shot and pseudo-relevance feedback setting over two sparse retrieval approaches, namely BM25 and SPLADE. We couple this first stage with adaptive re-ranking over a BM25 corpus graph scored using a monoELECTRA cross-encoder. We investigate the efficacy of these generative approaches for different query types in first-stage retrieval. In re-ranking, we investigate operating points of adaptive re-ranking with different first stages to find the point in graph traversal where the first stage no longer has an effect on the performance of the overall retrieval pipeline. We find some performance gains from the application of generative query reformulation. However, our strongest run in terms of P@10 and nDCG@10 applied both adaptive re-ranking and generative pseudo-relevance feedback, namely uogtr_b_grf_e_gb.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,TREC 2023 Deep Learning Trackへの参加について述べる。 我々は、BM25とSPLADEという2つのスパース検索手法を用いて、ゼロショットおよび擬似関連フィードバック設定において、大規模言語モデルから生成的関連性フィードバックを適用するランを提出した。 この第1段階を、モノECTRAクロスエンコーダを用いて、BM25コーパスグラフに適応的に再ランク付けした。 本研究は,第1段階検索におけるクエリタイプの違いに対して,これらの生成手法の有効性について検討する。 再ランク付けでは、各第1段階の適応的再ランクの操作点を調べ、第1段階が検索パイプライン全体の性能にもはや影響を与えないグラフトラバースの点を求める。 生成的クエリ再構成の適用により,性能が向上した。 しかし P@10 と nDCG@10 では,適応的再評価と擬似関連フィードバック,すなわち uogtr_b_grf_e_gb が最強であった。

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