論文の概要: Reproducing and Extending Causal Insights Into Term Frequency Computation in Neural Rankers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06728v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 07:29:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.350479
• Title: Reproducing and Extending Causal Insights Into Term Frequency Computation in Neural Rankers
• Title（参考訳）: ニューラルランクの時間周波数計算における因果関係の再現と拡張
• Authors: Cile van Marken, Roxana Petcu,
• Abstract要約: 本稿では、Chenらによる研究結果を再現し、ニューラルIRモデルにおける事前定義された検索公理の存在をさらに探求することを目的とする。 我々は、この公理を符号化し、その振る舞いを分析し、ニューラルランキングモデルの内的意思決定プロセスに関する洞察を与える、注目の頭脳のグループをうまく同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9162886349207566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural ranking models have shown outstanding performance across a variety of tasks, such as document retrieval, re-ranking, question answering and conversational retrieval. However, the inner decision process of these models remains largely unclear, especially as models increase in size. Most interpretability approaches, such as probing, focus on correlational insights rather than establishing causal relationships. The paper 'Axiomatic Causal Interventions for Reverse Engineering Relevance Computation in Neural Retrieval Models' by Chen et al. addresses this gap by introducing a framework for activation patching - a causal interpretability method - in the information retrieval domain, offering insights into how neural retrieval models compute document relevance. The study demonstrates that neural ranking models not only capture term-frequency information, but also that these representations can be localized to specific components of the model, such as individual attention heads or layers. This paper aims to reproduce the findings by Chen et al. and to further explore the presence of pre-defined retrieval axioms in neural IR models. We validate the main claims made by Chen et al., and extend the framework to include an additional term-frequency axiom, which states that the impact of increasing query term frequency on document ranking diminishes as the frequency becomes higher. We successfully identify a group of attention heads that encode this axiom and analyze their behavior to give insight into the inner decision-making process of neural ranking models.
• Abstract（参考訳）: ニューラルランキングモデルは、文書検索、再ランク付け、質問応答、会話検索など、様々なタスクで優れたパフォーマンスを示している。 しかし、これらのモデルの内部決定過程は、特にモデルのサイズが大きくなるにつれて、明らかになっていない。 探索のようなほとんどの解釈可能性のアプローチは、因果関係を確立するよりも相関的な洞察に焦点を当てている。 Chen氏らによる論文"Axiomatic Causal Interventions for Reverse Engineering Relevance Computation in Neural Retrieval Models"では、情報検索領域にアクティベーションパッチ(因果解釈可能性手法)のフレームワークを導入し、ニューラルネットワークモデルによる文書関連性の計算方法に関する洞察を提供する。 この研究は、ニューラルネットワークのランキングモデルが項周波数情報をキャプチャするだけでなく、個々のアテンションヘッドやレイヤーなどのモデルの特定のコンポーネントにこれらの表現をローカライズできることを示した。 本稿では、Chenらによる研究結果を再現し、ニューラルIRモデルにおける事前定義された検索公理の存在をさらに探求することを目的とする。 Chenらによる主要な主張を検証し、クエリ項頻度の増加が文書のランク付けに与える影響が、頻度が高くなるにつれて減少することを示す、追加の項公理を含むようにフレームワークを拡張した。 我々は、この公理を符号化し、その振る舞いを分析し、ニューラルランキングモデルの内的意思決定プロセスに関する洞察を与える、注意の頭脳のグループをうまく同定する。

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