論文の概要: Know When to Fuse: Investigating Non-English Hybrid Retrieval in the Legal Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01357v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 16:19:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 06:11:05.437645
• Title: Know When to Fuse: Investigating Non-English Hybrid Retrieval in the Legal Domain
• Title（参考訳）: 法律領域における非英語ハイブリッド検索の調査
• Authors: Antoine Louis, Gijs van Dijck, Gerasimos Spanakis,
• Abstract要約: 本研究では,フランス語の未探索分野における検索モデルのハイブリッド検索の有効性について検討した。 その結果、ゼロショット環境では、異なるドメイン・ジェネラル・モデルの融合はスタンドアローン・モデルと比較して一貫して性能を向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.640321517709202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hybrid search has emerged as an effective strategy to offset the limitations of different matching paradigms, especially in out-of-domain contexts where notable improvements in retrieval quality have been observed. However, existing research predominantly focuses on a limited set of retrieval methods, evaluated in pairs on domain-general datasets exclusively in English. In this work, we study the efficacy of hybrid search across a variety of prominent retrieval models within the unexplored field of law in the French language, assessing both zero-shot and in-domain scenarios. Our findings reveal that in a zero-shot context, fusing different domain-general models consistently enhances performance compared to using a standalone model, regardless of the fusion method. Surprisingly, when models are trained in-domain, we find that fusion generally diminishes performance relative to using the best single system, unless fusing scores with carefully tuned weights. These novel insights, among others, expand the applicability of prior findings across a new field and language, and contribute to a deeper understanding of hybrid search in non-English specialized domains.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド検索は,特に検索品質の顕著な改善が観察された領域外文脈において,異なるマッチングパラダイムの制約を相殺するための効果的な戦略として現れてきた。 しかし、既存の研究は主に限定的な検索手法に焦点をあてており、英語のみのドメイン一般データセットをペアで評価している。 本研究は,フランス語の未探索法分野における多種多様な検索モデルに対するハイブリッド検索の有効性について検討し,ゼロショットとインドメインの両方のシナリオを評価する。 その結果,0ショットの文脈では,異なるドメインジェネラルモデルとの融合は,融合法によらず,スタンドアローンモデルと比較して連続的に性能を向上することがわかった。 驚くべきことに、モデルがドメイン内でトレーニングされている場合、融合は、注意深く調整された重みでスコアを融合しない限り、最も優れた単一システムの使用と比較して、一般的にパフォーマンスを低下させる。 これらの新たな洞察は、新しい分野や言語にまたがる事前発見の適用性を高め、英語以外の専門分野におけるハイブリッド検索の深い理解に寄与する。

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