論文の概要: A Survey of Generative Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01197v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 04:12:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 01:18:57.198505
• Title: A Survey of Generative Information Retrieval
• Title（参考訳）: 生成的情報検索の実態調査
• Authors: Tzu-Lin Kuo, Tzu-Wei Chiu, Tzung-Sheng Lin, Sheng-Yang Wu, Chao-Wei Huang, Yun-Nung Chen,
• Abstract要約: Generative Retrieval (GR) は、情報検索における新たなパラダイムであり、従来のクエリ処理やドキュメントの再ランクを必要とせずに、生成モデルを利用してクエリを関連するドキュメント識別子(DocID)にマップする。 この調査はGRの総合的な概要を提供し、主要な開発、索引付けと検索戦略、課題を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.1249210843116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Generative Retrieval (GR) is an emerging paradigm in information retrieval that leverages generative models to directly map queries to relevant document identifiers (DocIDs) without the need for traditional query processing or document reranking. This survey provides a comprehensive overview of GR, highlighting key developments, indexing and retrieval strategies, and challenges. We discuss various document identifier strategies, including numerical and string-based identifiers, and explore different document representation methods. Our primary contribution lies in outlining future research directions that could profoundly impact the field: improving the quality of query generation, exploring learnable document identifiers, enhancing scalability, and integrating GR with multi-task learning frameworks. By examining state-of-the-art GR techniques and their applications, this survey aims to provide a foundational understanding of GR and inspire further innovations in this transformative approach to information retrieval. We also make the complementary materials such as paper collection publicly available at https://github.com/MiuLab/GenIR-Survey/
• Abstract（参考訳）: Generative Retrieval (GR) は、情報検索における新たなパラダイムであり、従来のクエリ処理やドキュメントの更新を必要とせずに、生成モデルを利用してクエリを関連するドキュメント識別子(DocID)に直接マップする。 この調査はGRの総合的な概要を提供し、主要な開発、索引付けと検索戦略、課題を強調している。 数値および文字列ベースの識別子を含む様々な文書識別戦略について議論し、異なる文書表現法について検討する。 クエリ生成の品質向上、学習可能なドキュメント識別子の探索、スケーラビリティの向上、マルチタスク学習フレームワークとの統合などです。 本調査は,最新のGR技術とその応用を検証し,GRの基本的な理解を提供し,情報検索に対するこの変革的アプローチのさらなる革新を促すことを目的としている。 また、紙コレクションなどの補完資料もhttps://github.com/MiuLab/GenIR-Survey/で公開しています。

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