論文の概要: Extending Dense Passage Retrieval with Temporal Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21024v1
- Date: Fri, 28 Feb 2025 13:06:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-03 13:43:02.536845
- Title: Extending Dense Passage Retrieval with Temporal Information
- Title（参考訳）: 時間情報を用いた拡張Dense Passage Retrieval
- Authors: Abdelrahman Abdallah, Bhawna Piryani, Jonas Wallat, Avishek Anand, Adam Jatowt,
- Abstract要約: 本稿では、クエリタイムスタンプと文書日付を表現空間に組み込むことにより、明示的な時間的信号を統合する時間的検索モデルを提案する。
提案手法は,検索されたパスがトポロジに関連しているだけでなく,時間的にユーザの意図に適合していることを保証する。
大規模ベンチマークデータセットであるArchivealQAとCentrallingAmericaQAについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.87473448633352
- License:
- Abstract: Temporal awareness is crucial in many information retrieval tasks, particularly in scenarios where the relevance of documents depends on their alignment with the query's temporal context. Traditional retrieval methods such as BM25 and Dense Passage Retrieval (DPR) excel at capturing lexical and semantic relevance but fall short in addressing time-sensitive queries. To bridge this gap, we introduce the temporal retrieval model that integrates explicit temporal signals by incorporating query timestamps and document dates into the representation space. Our approach ensures that retrieved passages are not only topically relevant but also temporally aligned with user intent. We evaluate our approach on two large-scale benchmark datasets, ArchivalQA and ChroniclingAmericaQA, achieving substantial performance gains over standard retrieval baselines. In particular, our model improves Top-1 retrieval accuracy by 6.63% and NDCG@10 by 3.79% on ArchivalQA, while yielding a 9.56% boost in Top-1 retrieval accuracy and 4.68% in NDCG@10 on ChroniclingAmericaQA. Additionally, we introduce a time-sensitive negative sampling strategy, which refines the model's ability to distinguish between temporally relevant and irrelevant documents during training. Our findings highlight the importance of explicitly modeling time in retrieval systems and set a new standard for handling temporally grounded queries.
- Abstract（参考訳）: 時間的認識は多くの情報検索タスクにおいて重要であり、特にドキュメントの関連性がクエリの時間的コンテキストとの整合性に依存する場合において重要である。
BM25 や Dense Passage Retrieval (DPR) のような従来の検索手法は、語彙や意味的関連性を捉えるのに優れているが、時間に敏感なクエリに対処するには不十分である。
このギャップを埋めるために、クエリタイムスタンプと文書日付を表現空間に組み込むことにより、明示的な時間的信号を統合する時間的検索モデルを導入する。
提案手法は,検索されたパスがトポロジに関連しているだけでなく,時間的にユーザの意図に適合していることを保証する。
提案手法をArchivealQAとCentrallingAmericaQAの2つの大規模ベンチマークデータセットで評価し,標準検索ベースラインよりも大幅な性能向上を実現した。
特に,本モデルではTop-1検索精度を6.63%,NDCG@10を3.79%改善し,Top-1検索精度は9.56%,NDCG@10は4.68%向上した。
さらに,時間に敏感なネガティブサンプリング戦略を導入し,トレーニング中に時間的関連性のある文書と無関係な文書を区別するモデルを改良する。
本研究は,検索システムにおける時間を明確にモデル化することの重要性を強調し,時間的グラウンドドクエリを扱うための新しい標準を設定した。
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