論文の概要: 1-800-SHARED-TASKS at RegNLP: Lexical Reranking of Semantic Retrieval (LeSeR) for Regulatory Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06009v1
• Date: Sun, 08 Dec 2024 17:53:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:58:34.238661
• Title: 1-800-SHARED-TASKS at RegNLP: Lexical Reranking of Semantic Retrieval (LeSeR) for Regulatory Question Answering
• Title（参考訳）: RegNLPにおける1-800-SHARED-TASKS: 規則的質問応答のための意味検索(LeSeR)の語彙的再分類
• Authors: Jebish Purbey, Drishti Sharma, Siddhant Gupta, Khawaja Murad, Siddartha Pullakhandam, Ram Mohan Rao Kadiyala,
• Abstract要約: 本稿では,Cling 2025 RegNLP RIRAG (Regulatory Information Retrieval and Answer Generation) の課題について述べる。 我々は,規制領域における高度な情報検索と回答生成技術を活用している。 検索には、0.8201のリコール@10と0.6655のmap@10の新たなアプローチであるLeSeRを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper presents the system description of our entry for the COLING 2025 RegNLP RIRAG (Regulatory Information Retrieval and Answer Generation) challenge, focusing on leveraging advanced information retrieval and answer generation techniques in regulatory domains. We experimented with a combination of embedding models, including Stella, BGE, CDE, and Mpnet, and leveraged fine-tuning and reranking for retrieving relevant documents in top ranks. We utilized a novel approach, LeSeR, which achieved competitive results with a recall@10 of 0.8201 and map@10 of 0.6655 for retrievals. This work highlights the transformative potential of natural language processing techniques in regulatory applications, offering insights into their capabilities for implementing a retrieval augmented generation system while identifying areas for future improvement in robustness and domain adaptation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,規制領域における高度な情報検索と回答生成技術を活用することに焦点を当て,2025 RegNLP RIRAG (Regulatory Information Retrieval and Answer Generation) チャレンジのシステム記述について述べる。 我々は,Stella,BGE,CDE,Mpnetなどの埋め込みモデルを組み合わせて実験を行った。 新たな手法であるLeSeRを用い,0.8201のリコール@10と0.6655のmap@10を検索に利用した。 この研究は、規制アプリケーションにおける自然言語処理技術の変革の可能性を強調し、検索拡張生成システムの実装能力に関する洞察を提供するとともに、将来の堅牢性とドメイン適応性の向上のための領域を特定する。

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