論文の概要: TempRetriever: Fusion-based Temporal Dense Passage Retrieval for Time-Sensitive Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21024v2
• Date: Tue, 08 Apr 2025 13:11:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 14:46:26.655328
• Title: TempRetriever: Fusion-based Temporal Dense Passage Retrieval for Time-Sensitive Questions
• Title（参考訳）: TempRetriever: 時間知覚的質問に対するフュージョンベーステンポラル・センス・パッセージ検索
• Authors: Abdelrahman Abdallah, Bhawna Piryani, Jonas Wallat, Avishek Anand, Adam Jatowt,
• Abstract要約: 本研究では,検索プロセスにクエリ日時と文書タイムスタンプの両方を埋め込むことで,時間情報を明示的に組み込むTempRetrieverを提案する。 TempRetrieverは、Top-1検索精度が6.63%向上し、NDCG@10が3.79%向上した。 また,トレーニング中の時間的ずれに対処し,検索性能をさらに向上する,時間に基づく新規なネガティブサンプリング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.87473448633352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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 approaches such as BM25 and Dense Passage Retrieval (DPR) focus on lexical or semantic similarity but tend to neglect the temporal alignment between queries and documents, which is essential for time-sensitive tasks like temporal question answering (TQA). We propose TempRetriever, a novel extension of DPR that explicitly incorporates temporal information by embedding both the query date and document timestamp into the retrieval process. This allows retrieving passages that are not only contextually relevant but also aligned with the temporal intent of queries. We evaluate TempRetriever on two large-scale datasets ArchivalQA and ChroniclingAmericaQA demonstrating its superiority over baseline retrieval models across multiple metrics. TempRetriever achieves a 6.63\% improvement in Top-1 retrieval accuracy and a 3.79\% improvement in NDCG@10 compared to the standard DPR on ArchivalQA. Similarly, for ChroniclingAmericaQA, TempRetriever exhibits a 9.56\% improvement in Top-1 retrieval accuracy and a 4.68\% improvement in NDCG@10. We also propose a novel, time-based negative sampling strategy which further enhances retrieval performance by addressing temporal misalignment during training. Our results underline the importance of temporal aspects in dense retrieval systems and establish a new benchmark for time-aware passage retrieval.
• 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)といった従来のアプローチは、語彙的あるいは意味的類似性に重点を置いているが、時間依存的な質問応答(TQA)のような時間依存的なタスクには欠かせない、クエリとドキュメント間の時間的アライメントを無視する傾向がある。 本研究では,DPRの新たな拡張であるTempRetrieverを提案する。クエリ日時と文書タイムスタンプの両方を検索プロセスに埋め込むことで,時間情報を明確に組み込む。 これにより、コンテキスト的に関連があるだけでなく、クエリの時間的意図に沿ったパスを取得することができる。 本研究では,TempRetrieverをArchivealQAとCentrallingAmericaQAの2つの大規模データセットで評価し,複数の指標のベースライン検索モデルよりも優れていることを示した。 TempRetrieverは、Top-1検索精度が6.63倍、NDCG@10が3.79倍改善された。 同様に、慢性AmericaQAの場合、TempRetrieverはTop-1の検索精度が9.566%改善し、NDCG@10が4.686%改善した。 また,トレーニング中の時間的ずれに対処し,検索性能をさらに向上する,時間に基づく新規なネガティブサンプリング戦略を提案する。 本研究は,高密度検索システムにおける時間的側面の重要性を概説し,時間を考慮した経路探索のための新しいベンチマークを構築した。

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