論文の概要: Numbers Matter! Bringing Quantity-awareness to Retrieval Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10283v1
- Date: Sun, 14 Jul 2024 17:56:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 18:49:26.827183
- Title: Numbers Matter! Bringing Quantity-awareness to Retrieval Systems
- Title（参考訳）: 数値が重要! 検索システムに量認識をもたらす
- Authors: Satya Almasian, Milena Bruseva, Michael Gertz,
- Abstract要約: 本稿では,2つの量対応ランキング技術を導入し,その量とテキストの内容のランク付けを共同で行う。
これらの技術は、利用可能な検索システムに量情報を導入し、数値条件が等しく、より大きく、より少ないクエリに対処することができる。
提案モデルの有効性を評価するため,ファイナンスと医療の領域に2つの新しい量対応ベンチマークデータセットを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7486903101353715
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Quantitative information plays a crucial role in understanding and interpreting the content of documents. Many user queries contain quantities and cannot be resolved without understanding their semantics, e.g., ``car that costs less than $10k''. Yet, modern search engines apply the same ranking mechanisms for both words and quantities, overlooking magnitude and unit information. In this paper, we introduce two quantity-aware ranking techniques designed to rank both the quantity and textual content either jointly or independently. These techniques incorporate quantity information in available retrieval systems and can address queries with numerical conditions equal, greater than, and less than. To evaluate the effectiveness of our proposed models, we introduce two novel quantity-aware benchmark datasets in the domains of finance and medicine and compare our method against various lexical and neural models. The code and data are available under https://github.com/satya77/QuantityAwareRankers.
- Abstract（参考訳）: 量的情報は、文書の内容を理解し、解釈する上で重要な役割を果たす。
多くのユーザクエリには量が含まれており、セマンティクスを理解せずには解決できない。
しかし、現代の検索エンジンは、単語と量の両方に同じランキング機構を適用し、大きさと単位情報を見渡す。
本稿では,文章の量と内容のランク付けを共同あるいは独立に行うための2つの量対応ランキング手法を提案する。
これらの技術は、利用可能な検索システムに量情報を導入し、数値条件が等しく、より大きく、より少ないクエリに対処することができる。
提案モデルの有効性を評価するため,金融・医療分野に2つの新しい量対応ベンチマークデータセットを導入し,様々な語彙モデルとニューラルモデルとの比較を行った。
コードとデータはhttps://github.com/satya77/QuantityAwareRankersで入手できる。
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