論文の概要: Subtopic-aware View Sampling and Temporal Aggregation for Long-form Document Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07573v2
• Date: Tue, 24 Dec 2024 02:09:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:53:05.944287
• Title: Subtopic-aware View Sampling and Temporal Aggregation for Long-form Document Matching
• Title（参考訳）: 長期文書照合のためのサブトピック対応ビューサンプリングと時間的集約
• Authors: Youchao Zhou, Heyan Huang, Zhijing Wu, Yuhang Liu, Xinglin Wang,
• Abstract要約: 長文文書マッチングは、2つの文書間の関係を判断することを目的としている。 代表的マッチング信号のモデル化のための新しいフレームワークを提案する。 我々の学習フレームワークは,ニュース重複や判例検索など,いくつかの文書マッチング作業に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.81690842091582
• License:
• Abstract: Long-form document matching aims to judge the relevance between two documents and has been applied to various scenarios. Most existing works utilize hierarchical or long context models to process documents, which achieve coarse understanding but may ignore details. Some researchers construct a document view with similar sentences about aligned document subtopics to focus on detailed matching signals. However, a long document generally contains multiple subtopics. The matching signals are heterogeneous from multiple topics. Considering only the homologous aligned subtopics may not be representative enough and may cause biased modeling. In this paper, we introduce a new framework to model representative matching signals. First, we propose to capture various matching signals through subtopics of document pairs. Next, We construct multiple document views based on subtopics to cover heterogeneous and valuable details. However, existing spatial aggregation methods like attention, which integrate all these views simultaneously, are hard to integrate heterogeneous information. Instead, we propose temporal aggregation, which effectively integrates different views gradually as the training progresses. Experimental results show that our learning framework is effective on several document-matching tasks, including news duplication and legal case retrieval.
• Abstract（参考訳）: 長文文書マッチングは、2つの文書間の関係を判断することを目的としており、様々なシナリオに適用されている。 既存の研究の多くは、階層的あるいは長いコンテキストモデルを用いて文書を処理し、粗い理解を実現するが詳細を無視する可能性がある。 一部の研究者は、一致した文書のサブトピックに関する類似した文で文書ビューを構築し、詳細なマッチング信号にフォーカスする。 しかし、長い文書は一般に複数のサブトピックを含んでいる。 マッチング信号は、複数のトピックから異質である。 ホモロジカルなアライメント・サブトピックのみを考えると、十分な代表性を持たず、バイアスド・モデリングを引き起こす可能性がある。 本稿では,代表的マッチング信号のモデル化のための新しいフレームワークを提案する。 まず、文書ペアのサブトピックを通して様々なマッチング信号を取得することを提案する。 次に、サブトピックに基づく複数のドキュメントビューを構築し、不均一かつ価値のある詳細を網羅する。 しかし、これらすべてのビューを同時に統合するアテンションのような既存の空間集約手法は、異種情報の統合が困難である。 代わりに、トレーニングが進むにつれて、異なる視点を効果的に統合する時間的アグリゲーションを提案する。 実験結果から,本学習フレームワークは,ニュース重複や判例検索など,複数の文書マッチングタスクに有効であることが示唆された。

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