論文の概要: Generative Retrieval Meets Multi-Graded Relevance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18409v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 02:55:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 14:58:00.011587
• Title: Generative Retrieval Meets Multi-Graded Relevance
• Title（参考訳）: Generative Retrieval - 多段階の関連性
• Authors: Yubao Tang, Ruqing Zhang, Jiafeng Guo, Maarten de Rijke, Wei Chen, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: GRADed Generative Retrieval (GR$2$)というフレームワークを紹介します。 GR$2$は2つの重要なコンポーネントに焦点を当てている。 マルチグレードとバイナリの関連性を持つデータセットの実験は,GR$2$の有効性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.75244721442756
• License:
• Abstract: Generative retrieval represents a novel approach to information retrieval. It uses an encoder-decoder architecture to directly produce relevant document identifiers (docids) for queries. While this method offers benefits, current approaches are limited to scenarios with binary relevance data, overlooking the potential for documents to have multi-graded relevance. Extending generative retrieval to accommodate multi-graded relevance poses challenges, including the need to reconcile likelihood probabilities for docid pairs and the possibility of multiple relevant documents sharing the same identifier. To address these challenges, we introduce a framework called GRaded Generative Retrieval (GR$^2$). GR$^2$ focuses on two key components: ensuring relevant and distinct identifiers, and implementing multi-graded constrained contrastive training. First, we create identifiers that are both semantically relevant and sufficiently distinct to represent individual documents effectively. This is achieved by jointly optimizing the relevance and distinctness of docids through a combination of docid generation and autoencoder models. Second, we incorporate information about the relationship between relevance grades to guide the training process. We use a constrained contrastive training strategy to bring the representations of queries and the identifiers of their relevant documents closer together, based on their respective relevance grades. Extensive experiments on datasets with both multi-graded and binary relevance demonstrate the effectiveness of GR$^2$.
• Abstract（参考訳）: 生成的検索は情報検索に対する新しいアプローチである。 エンコーダ-デコーダアーキテクチャを使用して、クエリに関連するドキュメント識別子(ドシデント)を直接生成する。 この手法は利点があるが、現在のアプローチはバイナリ関連データを持つシナリオに限られており、文書が多段階関連を持つ可能性を見越している。 多段階の関連性に対応するために生成的検索を拡張することは、ドシドペアの確率と、同一の識別子を共有する複数の関連ドキュメントの可能性を再現する必要性など、課題を提起する。 これらの課題に対処するため、GRADed Generative Retrieval(GR$^2$)というフレームワークを導入します。 GR$^2$は2つの重要なコンポーネントに焦点を当てている。 まず、個々の文書を効果的に表現するために、意味的に関連性があり、十分に区別された識別子を作成する。 これは、ドシド生成モデルとオートエンコーダモデルを組み合わせて、ドシドの関連性と区別性を共同で最適化することで達成される。 第2に,関係学級間の関係に関する情報を取り入れ,学習プロセスの指導を行う。 制約付きコントラスト学習戦略を用いて、クエリの表現と関連するドキュメントの識別子を、それぞれの関連度に基づいてより緊密に組み合わせる。 多段階および二値関係のデータセットに対する大規模な実験により,GR$^2$の有効性が示された。

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