論文の概要: Multi-Facet Blending for Faceted Query-by-Example Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01443v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 12:32:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:05.548687
• Title: Multi-Facet Blending for Faceted Query-by-Example Retrieval
• Title（参考訳）: Faceted Query-by-Example Retrieval のための多面ブレンディング
• Authors: Heejin Do, Sangwon Ryu, Jonghwi Kim, Gary Geunbae Lee,
• Abstract要約: 本稿では,多面体ブレンディング(FaBle)拡張法を提案する。 モジュール化によって、事前に定義されたファセットの知識やラベルが不要になります。 1K文書上のFaBle拡張は、ファセット条件埋め込みの訓練を著しく支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.156059061769101
• License:
• Abstract: With the growing demand to fit fine-grained user intents, faceted query-by-example (QBE), which retrieves similar documents conditioned on specific facets, has gained recent attention. However, prior approaches mainly depend on document-level comparisons using basic indicators like citations due to the lack of facet-level relevance datasets; yet, this limits their use to citation-based domains and fails to capture the intricacies of facet constraints. In this paper, we propose a multi-facet blending (FaBle) augmentation method, which exploits modularity by decomposing and recomposing to explicitly synthesize facet-specific training sets. We automatically decompose documents into facet units and generate (ir)relevant pairs by leveraging LLMs' intrinsic distinguishing capabilities; then, dynamically recomposing the units leads to facet-wise relevance-informed document pairs. Our modularization eliminates the need for pre-defined facet knowledge or labels. Further, to prove the FaBle's efficacy in a new domain beyond citation-based scientific paper retrieval, we release a benchmark dataset for educational exam item QBE. FaBle augmentation on 1K documents remarkably assists training in obtaining facet conditional embeddings.
• Abstract（参考訳）: きめ細かなユーザ意図に適合する要求が高まっている中、特定のファセットに条件付けされた類似文書を検索するQBE(faceted query-by-example)が近年注目を集めている。 しかし、従来のアプローチは主に、ファセットレベルの関連データセットが欠如しているため、引用のような基本的な指標を使った文書レベルの比較に頼っている。 本稿では,多面体ブレンディング(FaBle)拡張手法を提案する。 文書を自動的にファセット単位に分解し, LLMの本質的な識別能力を活用して(ir)関連ペアを生成する。 モジュール化によって、事前に定義されたファセットの知識やラベルが不要になります。 さらに、引用に基づく科学論文検索以外の分野におけるFaBleの有効性を証明するため、教育試験項目QBEのベンチマークデータセットを公表した。 1K文書上のFaBle拡張は、ファセット条件埋め込みの訓練を著しく支援する。

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