論文の概要: Neural Machine Unranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05330v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 20:36:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-13 19:32:21.856079
• Title: Neural Machine Unranking
• Title（参考訳）: ニューラルマシンアングレード
• Authors: Jingrui Hou, Axel Finke, Georgina Cosma,
• Abstract要約: 我々はニューラル・マシン・アンランキング(NuMuR)と呼ばれるニューラル情報検索における機械学習の課題に取り組む。 我々は、CoCoL(Contrastive and Consistent Loss)と呼ばれるNuMuRの方法論を開発する。 実験により,CoCoLは既存の技術よりも効率的かつ制御可能なデータ除去を容易にすることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2340528215722553
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We tackle the problem of machine unlearning within neural information retrieval, termed Neural Machine UnRanking (NuMuR) for short. Many of the mainstream task- or model-agnostic approaches for machine unlearning were designed for classification tasks. First, we demonstrate that these methods perform poorly on NuMuR tasks due to the unique challenges posed by neural information retrieval. Then, we develop a methodology for NuMuR named Contrastive and Consistent Loss (CoCoL), which effectively balances the objectives of data forgetting and model performance retention. Experimental results demonstrate that CoCoL facilitates more effective and controllable data removal than existing techniques.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・マシン・アンランキング(ニューラル・マシン・アンランキング、NuMuR)と呼ばれる、ニューラルネットワーク検索における機械学習の問題に取り組む。 機械学習における主要なタスクやモデルに依存しないアプローチの多くは、分類タスクのために設計された。 まず,これらの手法がニューラル情報検索によって引き起こされる独特な課題により,NuMuRのタスクに対して不十分に動作することを示す。 次に,NuMuR における Contrastive and Consistent Loss (CoCoL) という手法を開発し,データ忘れることの目的と性能保持を効果的にバランスさせる。 実験により,CoCoLは既存の技術よりも効率的かつ制御可能なデータ除去を容易にすることが示された。

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