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。

関連論文リスト

• Leveraging Inter-Chunk Interactions for Enhanced Retrieval in Large Language Model-Based Question Answering [12.60063463163226]
  IIERは、構造、キーワード、セマンティックという3つのタイプの相互作用を考慮し、ドキュメントチャンク間の内部接続をキャプチャする。 対象の質問に基づいて複数のシードノードを特定し、関連するチャンクを反復的に検索して、支持する証拠を収集する。 コンテキストと推論チェーンを洗練し、推論と回答の生成において大きな言語モデルを支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T02:39:55Z)
• ACE: A Generative Cross-Modal Retrieval Framework with Coarse-To-Fine Semantic Modeling [53.97609687516371]
  我々は、エンドツーエンドのクロスモーダル検索のための先駆的なジェネリッククロスモーダル rEtrieval framework (ACE) を提案する。 ACEは、クロスモーダル検索における最先端のパフォーマンスを達成し、Recall@1の強いベースラインを平均15.27%上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T12:47:04Z)
• EAGER: Two-Stream Generative Recommender with Behavior-Semantic Collaboration [63.112790050749695]
  本稿では,行動情報と意味情報の両方をシームレスに統合する新しい生成推薦フレームワークであるEAGERを紹介する。 EAGERの有効性を4つの公開ベンチマークで検証し,既存手法と比較して優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T06:21:56Z)
• Event GDR: Event-Centric Generative Document Retrieval [37.53593254200252]
  イベント中心の生成文書検索モデルであるEvent GDRを提案する。 我々は、文書の包括性と内的内容の相関を保証するために、文書のモデル化にイベントと関係を用いる。 識別子構築では、イベントを適切に定義されたイベント分類にマッピングし、明示的な意味構造を持つ識別子を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-11T02:55:11Z)
• Improving Topic Relevance Model by Mix-structured Summarization and LLM-based Data Augmentation [16.170841777591345]
  Dianpingのようなほとんどのソーシャル検索シナリオでは、検索関連性のモデリングは常に2つの課題に直面している。 まず、クエリベースの要約と、クエリなしで文書の要約をトピック関連モデルの入力として取り上げる。 そこで我々は,大規模言語モデル(LLM)の言語理解と生成能力を利用して,既存のトレーニングデータにおけるクエリやドキュメントからのクエリを書き換え,生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T10:05:47Z)
• Dual-Gated Fusion with Prefix-Tuning for Multi-Modal Relation Extraction [13.454953507205278]
  マルチモーダル関係抽出は、視覚的手がかりを含むテキスト中の2つの実体間の関係を特定することを目的としている。 本稿では,テキスト,エンティティペア,画像/オブジェクトのより深い相関関係をよりよく捉えるための新しいMMREフレームワークを提案する。 本手法は, 少数の状況においても, 強力な競合相手と比較して優れた性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T15:31:34Z)
• Multiview Identifiers Enhanced Generative Retrieval [78.38443356800848]
  生成検索は、検索対象の通路の識別子文字列を生成する。 本稿では,パスの内容に基づいて生成される新しいタイプの識別子,合成識別子を提案する。 提案手法は生成的検索において最善を尽くし,その有効性とロバスト性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T06:50:21Z)
• Learning Diverse Document Representations with Deep Query Interactions for Dense Retrieval [79.37614949970013]
  そこで本研究では,問合せの深い文書表現を学習する高密度検索モデルを提案する。 本モデルでは,各文書に生成した擬似クエリをエンコードして,クエリインフォームド・マルチビュー文書表現を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-08T16:00:55Z)
• Augmenting Document Representations for Dense Retrieval with Interpolation and Perturbation [49.940525611640346]
  ドキュメント拡張(Document Augmentation for dense Retrieval)フレームワークは、ドキュメントの表現をDense Augmentationとperturbationsで強化する。 2つのベンチマークデータセットによる検索タスクにおけるDARの性能評価を行い、ラベル付き文書とラベルなし文書の密集検索において、提案したDARが関連するベースラインを大幅に上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T09:07:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。