論文の概要: Exploring Information Retrieval Landscapes: An Investigation of a Novel Evaluation Techniques and Comparative Document Splitting Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08479v2
- Date: Fri, 20 Sep 2024 04:52:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-23 20:14:44.707877
- Title: Exploring Information Retrieval Landscapes: An Investigation of a Novel Evaluation Techniques and Comparative Document Splitting Methods
- Title（参考訳）: 情報検索景観の探索:新しい評価手法と比較文書分割手法の検討
- Authors: Esmaeil Narimissa, David Raithel,
- Abstract要約: 本研究では, 教科書の構造的性質, 記事の簡潔さ, 小説の物語的複雑さについて, 明確な検索戦略が必要であることを示した。
オープンソースのモデルを用いて,質問対と回答対の包括的データセットを生成する新しい評価手法を提案する。
評価には、SequenceMatcher、BLEU、METEOR、BERT Scoreなどの重み付けされたスコアを使用して、システムの正確性と妥当性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The performance of Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems in information retrieval is significantly influenced by the characteristics of the documents being processed. In this study, the structured nature of textbooks, the conciseness of articles, and the narrative complexity of novels are shown to require distinct retrieval strategies. A comparative evaluation of multiple document-splitting methods reveals that the Recursive Character Splitter outperforms the Token-based Splitter in preserving contextual integrity. A novel evaluation technique is introduced, utilizing an open-source model to generate a comprehensive dataset of question-and-answer pairs, simulating realistic retrieval scenarios to enhance testing efficiency and metric reliability. The evaluation employs weighted scoring metrics, including SequenceMatcher, BLEU, METEOR, and BERT Score, to assess the system's accuracy and relevance. This approach establishes a refined standard for evaluating the precision of RAG systems, with future research focusing on optimizing chunk and overlap sizes to improve retrieval accuracy and efficiency.
- Abstract（参考訳）: 情報検索における検索・拡張生成(RAG)システムの性能は,処理中の文書の特徴に大きく影響される。
本研究では, 教科書の構造的性質, 記事の簡潔さ, 小説の物語的複雑さについて, 明確な検索戦略が必要であることを示した。
複数の文書分割手法の比較評価により,再帰的文字分割法は文脈整合性を保つ上で,トークンベースの分割法よりも優れていることが明らかになった。
オープンソースのモデルを用いて、質問と回答のペアの包括的なデータセットを生成し、現実的な予測シナリオをシミュレートして、テスト効率とメートル法信頼性を向上させる、新しい評価手法が導入された。
評価には、SequenceMatcher、BLEU、METEOR、BERT Scoreなどの重み付けされたスコアを使用して、システムの正確性と妥当性を評価する。
このアプローチは、RAGシステムの精度を評価するための洗練された標準を確立し、今後の研究は、チャンクとオーバーラップサイズを最適化し、精度と効率を改善することに注力する。
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