論文の概要: SKETCH: Structured Knowledge Enhanced Text Comprehension for Holistic Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15443v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 22:51:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:24:21.854884
• Title: SKETCH: Structured Knowledge Enhanced Text Comprehension for Holistic Retrieval
• Title（参考訳）: SKETCH: ホロスティック検索のための構造化知識強化テキスト理解
• Authors: Aakash Mahalingam, Vinesh Kumar Gande, Aman Chadha, Vinija Jain, Divya Chaudhary,
• Abstract要約: 本稿では、意味テキスト検索と知識グラフを統合することにより、RAG検索プロセスを強化する新しい手法であるSKETCHを紹介する。 SKETCHは、p answer_relevancy, faithfulness, context_precision, context_recallといった主要なRAGASメトリクスのベースラインアプローチを一貫して上回っている。 結果は、SKETCHがより正確で文脈的に関連する応答を提供する能力を強調し、将来の検索システムに新しいベンチマークを設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7421845364041001
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems have become pivotal in leveraging vast corpora to generate informed and contextually relevant responses, notably reducing hallucinations in Large Language Models. Despite significant advancements, these systems struggle to efficiently process and retrieve information from large datasets while maintaining a comprehensive understanding of the context. This paper introduces SKETCH, a novel methodology that enhances the RAG retrieval process by integrating semantic text retrieval with knowledge graphs, thereby merging structured and unstructured data for a more holistic comprehension. SKETCH, demonstrates substantial improvements in retrieval performance and maintains superior context integrity compared to traditional methods. Evaluated across four diverse datasets: QuALITY, QASPER, NarrativeQA, and Italian Cuisine-SKETCH consistently outperforms baseline approaches on key RAGAS metrics such as answer_relevancy, faithfulness, context_precision and context_recall. Notably, on the Italian Cuisine dataset, SKETCH achieved an answer relevancy of 0.94 and a context precision of 0.99, representing the highest performance across all evaluated metrics. These results highlight SKETCH's capability in delivering more accurate and contextually relevant responses, setting new benchmarks for future retrieval systems.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、大規模言語モデルにおける幻覚を減らし、情報的かつ文脈的に関連する応答を生成するために巨大なコーパスを活用する上で重要なものとなっている。 大幅な進歩にもかかわらず、これらのシステムはコンテキストの包括的な理解を維持しながら、大規模なデータセットから情報を効率的に処理し、取り出すのに苦労している。 本稿では,意味的テキスト検索と知識グラフを統合してRAG検索プロセスを強化する手法であるSKETCHを紹介し,より包括的な理解のために構造化データと非構造化データをマージする。 SKETCHは、検索性能を大幅に改善し、従来の手法に比べてコンテキスト整合性を維持している。 QuALITY、QASPER、NarrativeQA、イタリアのCuisine-SKETCHの4つのデータセットで評価されている。 特に、イタリアのCuisineデータセットでは、SKETCHは0.94とコンテキスト精度0.99の回答関連性を達成し、すべての評価指標の中で最も高いパフォーマンスを示した。 これらの結果は、SKETCHがより正確で文脈的に関連する応答を提供する能力を強調し、将来の検索システムに新しいベンチマークを設定する。

関連論文リスト

• LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation [12.86888202297654]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、外部知識ソースを統合することで、大規模言語モデル(LLM)を強化する。 既存のRAGシステムには、フラットなデータ表現への依存やコンテキスト認識の欠如など、大きな制限がある。 テキストインデックスと検索プロセスにグラフ構造を組み込んだLightRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T08:00:12Z)
• IRSC: A Zero-shot Evaluation Benchmark for Information Retrieval through Semantic Comprehension in Retrieval-Augmented Generation Scenarios [14.336896748878921]
  本稿では,多言語RAGタスクにおける埋め込みモデルの性能評価のためのIRSCベンチマークを提案する。 このベンチマークには、クエリ検索、タイトル検索、パラグラフ検索、キーワード検索、要約検索の5つのタスクが含まれている。 1)IRSCベンチマーク,2)SSCIとRCCIメトリクス,3)埋め込みモデルの言語間制限に関する洞察などです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T05:39:53Z)
• VERA: Validation and Enhancement for Retrieval Augmented systems [0.0]
  textbfValidation and textbfEnhancement for textbfRetrieval textbfAugmented system を提案する。 VERAは、外部検索が必要なかどうかを最初にチェックし、検索したコンテキストの関連性と冗長性を評価し、非必要情報の除去のために精査する評価器-既存のLCMを使用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T16:10:47Z)
• Exploring Information Retrieval Landscapes: An Investigation of a Novel Evaluation Techniques and Comparative Document Splitting Methods [0.0]
  本研究では, 教科書の構造的性質, 記事の簡潔さ, 小説の物語的複雑さについて, 明確な検索戦略が必要であることを示した。 オープンソースのモデルを用いて,質問対と回答対の包括的データセットを生成する新しい評価手法を提案する。 評価には、SequenceMatcher、BLEU、METEOR、BERT Scoreなどの重み付けされたスコアを使用して、システムの正確性と妥当性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T02:08:47Z)
• Meta Knowledge for Retrieval Augmented Large Language Models [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)のための新しいデータ中心型RAGワークフローを提案する。 提案手法は,各文書にメタデータと合成質問文(QA)を生成することに依存する。 合成質問マッチングによる拡張クエリの使用は、従来のRAGパイプラインよりも大幅に優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T20:55:21Z)
• Long-Span Question-Answering: Automatic Question Generation and QA-System Ranking via Side-by-Side Evaluation [65.16137964758612]
  大規模言語モデルにおける長文文の活用について検討し,本書全体の読解データを作成する。 我々の目的は、長いテキストの詳細な理解を必要とする問題を分析し、理解し、推論するLLMの能力をテストすることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T20:15:10Z)
• STaRK: Benchmarking LLM Retrieval on Textual and Relational Knowledge Bases [93.96463520716759]
  テキストと知識ベースを用いた大規模半構造検索ベンチマークSTARKを開発した。 本ベンチマークでは, 製品検索, 学術論文検索, 精密医療におけるクエリの3分野について検討した。 多様なリレーショナル情報と複雑なテキスト特性を統合した,現実的なユーザクエリを合成する,新しいパイプラインを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T22:54:54Z)
• Contextualization Distillation from Large Language Model for Knowledge Graph Completion [51.126166442122546]
  我々は、差別的かつ生成的なKGCフレームワークと互換性のあるプラグイン・アンド・プレイ方式であるContextualization Distillation戦略を導入する。 提案手法は,大規模言語モデルに対して,コンパクトで構造的な三重項を文脈に富んだセグメントに変換するように指示することから始まる。 多様なデータセットとKGC技術にわたる総合的な評価は、我々のアプローチの有効性と適応性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T08:56:49Z)
• TextFormer: A Query-based End-to-End Text Spotter with Mixed Supervision [61.186488081379]
  Transformerアーキテクチャを用いた問合せベースのエンドツーエンドテキストスポッターであるTextFormerを提案する。 TextFormerは、画像エンコーダとテキストデコーダの上に構築され、マルチタスクモデリングのための共同セマンティック理解を学ぶ。 分類、セグメンテーション、認識のブランチの相互訓練と最適化を可能にし、より深い特徴共有をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T03:37:41Z)
• Mixed-modality Representation Learning and Pre-training for Joint Table-and-Text Retrieval in OpenQA [85.17249272519626]
  最適化された OpenQA Table-Text Retriever (OTTeR) を提案する。 検索中心の混合モード合成事前学習を行う。 OTTeRはOTT-QAデータセット上でのテーブル・アンド・テキスト検索の性能を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T07:04:39Z)
• Dynamic Hybrid Relation Network for Cross-Domain Context-Dependent Semantic Parsing [52.24507547010127]
  ドメイン間コンテキスト依存のセマンティック解析は研究の新たな焦点である。 本稿では,コンテキストの発話,トークン,データベーススキーマ,会話の進行に伴う複雑なインタラクションを効果的にモデル化する動的グラフフレームワークを提案する。 提案したフレームワークは既存のモデルを大きなマージンで上回り、2つの大規模ベンチマークで新しい最先端性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-05T18:11:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。