論文の概要: Robust Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08891v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 07:44:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 22:09:00.675329
• Title: Robust Information Retrieval
• Title（参考訳）: ロバスト情報検索
• Authors: Yu-An Liu, Ruqing Zhang, Jiafeng Guo, Maarten de Rijke,
• Abstract要約: 情報検索システムの堅牢性は ますます注目を集めています 本チュートリアルは、IRにおけるロバスト性問題に対するより広範な注意を喚起し、関連文献の理解を促進し、研究者や実践者の参入障壁を低くすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.87996131013546
• License:
• Abstract: Beyond effectiveness, the robustness of an information retrieval (IR) system is increasingly attracting attention. When deployed, a critical technology such as IR should not only deliver strong performance on average but also have the ability to handle a variety of exceptional situations. In recent years, research into the robustness of IR has seen significant growth, with numerous researchers offering extensive analyses and proposing myriad strategies to address robustness challenges. In this tutorial, we first provide background information covering the basics and a taxonomy of robustness in IR. Then, we examine adversarial robustness and out-of-distribution (OOD) robustness within IR-specific contexts, extensively reviewing recent progress in methods to enhance robustness. The tutorial concludes with a discussion on the robustness of IR in the context of large language models (LLMs), highlighting ongoing challenges and promising directions for future research. This tutorial aims to generate broader attention to robustness issues in IR, facilitate an understanding of the relevant literature, and lower the barrier to entry for interested researchers and practitioners.
• Abstract（参考訳）: 有効性以外にも、情報検索(IR)システムの堅牢性はますます注目を集めている。 IRのような重要な技術がデプロイされると、平均的なパフォーマンスが向上するだけでなく、様々な例外的な状況に対処する能力も備わるはずだ。 近年、IRのロバスト性の研究が著しく成長し、多くの研究者がロバスト性問題に対処するための広範囲な分析と無数の戦略を提案している。 本チュートリアルでは、まず、IRの基本とロバスト性の分類に関する背景情報を提供する。 次に、IR特有の文脈における対向的ロバスト性とアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)ロバスト性について検討し、ロバスト性を高める手法の最近の進歩を概観した。 このチュートリアルは、大規模言語モデル(LLM)の文脈におけるIRの堅牢性に関する議論で締めくくられ、進行中の課題と将来の研究への有望な方向性を強調している。 本チュートリアルは、IRにおけるロバスト性問題に対するより広範な注意を喚起し、関連文献の理解を促進し、研究者や実践者の参入障壁を低くすることを目的としている。

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