論文の概要: Reproducible Hybrid Time-Travel Retrieval in Evolving Corpora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04051v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 16:57:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-09 19:50:56.701236
• Title: Reproducible Hybrid Time-Travel Retrieval in Evolving Corpora
• Title（参考訳）: 進化コーパスにおける再現可能なハイブリッド時間トラック検索
• Authors: Moritz Staudinger, Florina Piroi, Andreas Rauber,
• Abstract要約: 本稿では,高速検索のためのLuceneと,バージョン付きおよびタイムスタンプ付きインデックスを維持する列ストア型検索システムを組み合わせたハイブリッド検索システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9202615342033464
• License:
• Abstract: There are settings in which reproducibility of ranked lists is desirable, such as when extracting a subset of an evolving document corpus for downstream research tasks or in domains such as patent retrieval or in medical systematic reviews, with high reproducibility expectations. However, as global term statistics change when documents change or are added to a corpus, queries using typical ranked retrieval models are not even reproducible for the parts of the document corpus that have not changed. Thus, Boolean retrieval frequently remains the mechanism of choice in such settings. We present a hybrid retrieval system combining Lucene for fast retrieval with a column-store-based retrieval system maintaining a versioned and time-stamped index. The latter component allows re-execution of previously posed queries resulting in the same ranked list and further allows for time-travel queries over evolving collection, as web archives, while maintaining the original ranking. Thus, retrieval results in evolving document collections are fully reproducible even when document collections and thus term statistics change.
• Abstract（参考訳）: 下流の研究タスクや、特許検索や医学的体系的レビューなどの領域において、進化するドキュメントコーパスのサブセットを、再現性の高い期待で抽出する場合など、ランクリストの再現性が望ましい設定がある。 しかし、文書が変更されたり、コーパスに追加されたりすると、グローバルな用語統計が変わるため、典型的なランク付けされた検索モデルを用いたクエリは、変更されていない文書コーパスの一部に対して再現できない。 このように、ブール検索はしばしばそのような設定において選択のメカニズムを保っている。 本稿では,高速検索のためのLuceneと,バージョン付きおよびタイムスタンプ付きインデックスを維持する列ストア型検索システムを組み合わせたハイブリッド検索システムを提案する。 後者のコンポーネントは、以前提案されたクエリを再実行することで、同じランクリストとなり、また、元のランキングを維持しながら、Webアーカイブのような進化するコレクションよりもタイムトラバーなクエリを可能にする。 このように、文書収集における検索結果は、文書収集が変化しても完全に再現可能であり、したがって用語統計が変化する。

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