論文の概要: Impact of Shallow vs. Deep Relevance Judgments on BERT-based Reranking Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23191v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 11:30:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.766009
• Title: Impact of Shallow vs. Deep Relevance Judgments on BERT-based Reranking Models
• Title（参考訳）: BERTモデルにおける浅部関係判断と深部関係判断の影響
• Authors: Gabriel Iturra-Bocaz, Danny Vo, Petra Galuscakova,
• Abstract要約: 本稿では, BERTを用いたニューラルインフォメーション検索における評価モデルの性能に及ぼす浅度と深度の影響について検討する。 関連性判断の少ない問合せデータセットと、関連性判断の広い問合せを少なくする問合せデータセットを比較した。 以上の結果から,浅層分類データセットは一般に,より広い範囲の利用可能なコンテキストにより,モデルの再ランク付けの一般化と有効性を高めることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.024113475677323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates the impact of shallow versus deep relevance judgments on the performance of BERT-based reranking models in neural Information Retrieval. Shallow-judged datasets, characterized by numerous queries each with few relevance judgments, and deep-judged datasets, involving fewer queries with extensive relevance judgments, are compared. The research assesses how these datasets affect the performance of BERT-based reranking models trained on them. The experiments are run on the MS MARCO and LongEval collections. Results indicate that shallow-judged datasets generally enhance generalization and effectiveness of reranking models due to a broader range of available contexts. The disadvantage of the deep-judged datasets might be mitigated by a larger number of negative training examples.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, BERTを用いたニューラルインフォメーション検索における評価モデルの性能に及ぼす浅度と深度の影響について検討する。 関連性判断の少ない問合せデータセットと、関連性判断の広い問合せを少なくする問合せデータセットを比較した。 この研究は、これらのデータセットがBERTベースのリグレードモデルのパフォーマンスにどのように影響するかを評価する。 実験はMS MARCOとLongEvalのコレクションで行われている。 以上の結果から,浅層分類データセットは一般に,より広い範囲の利用可能なコンテキストにより,モデルの再ランク付けの一般化と有効性を高めることが示唆された。 ディープラーニングデータセットのデメリットは、多くの負のトレーニング例によって緩和される可能性がある。

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