Fugu-MT 論文翻訳(概要): Streamlining Conformal Information Retrieval via Score Refinement

論文の概要: Streamlining Conformal Information Retrieval via Score Refinement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02914v1
Date: Thu, 3 Oct 2024 19:05:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-03 05:05:01.659883
Title: Streamlining Conformal Information Retrieval via Score Refinement
Title（参考訳）: スコアリファインメントによるコンフォーマル情報検索
Authors: Yotam Intrator, Ori Kelner, Regev Cohen, Roman Goldenberg, Ehud Rivlin, Daniel Freedman,
Abstract要約: 本稿では,単純なモノトーン変換を検索スコアに適用し,より小さな共形集合を実現するスコアリファインメント法を提案する。 BEIRベンチマーク実験により,コンパクトな集合の生成におけるアプローチの有効性が検証された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.220373666664468
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Information retrieval (IR) methods, like retrieval augmented generation, are fundamental to modern applications but often lack statistical guarantees. Conformal prediction addresses this by retrieving sets guaranteed to include relevant information, yet existing approaches produce large-sized sets, incurring high computational costs and slow response times. In this work, we introduce a score refinement method that applies a simple monotone transformation to retrieval scores, leading to significantly smaller conformal sets while maintaining their statistical guarantees. Experiments on various BEIR benchmarks validate the effectiveness of our approach in producing compact sets containing relevant information.
Abstract（参考訳）: 情報検索(IR)法は、検索拡張生成のような手法は、現代の応用には基礎的だが、しばしば統計的保証を欠いている。コンフォーマル予測は、関連する情報を含むことが保証された集合を検索することでこの問題に対処するが、既存のアプローチでは大きな集合を生成し、計算コストが高く、応答時間が遅い。本研究では, 単純な単調変換を検索スコアに適用し, 統計的保証を維持しつつ, コンフォメーションセットを著しく小さくするスコアリファインメント法を提案する。各種BEIRベンチマーク実験により, 関連情報を含むコンパクトな集合の生成において, 提案手法の有効性が検証された。

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