論文の概要: Efficiency and Effectiveness of SPLADE Models on Billion-Scale Web Document Title

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22263v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 09:40:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.48779
• Title: Efficiency and Effectiveness of SPLADE Models on Billion-Scale Web Document Title
• Title（参考訳）: 数十億規模のWebドキュメントタイトルにおけるSPLADEモデルの有効性と有効性
• Authors: Taeryun Won, Tae Kwan Lee, Hiun Kim, Hyemin Lee,
• Abstract要約: SPLADE と Expanded-SPLADE は BM25 と比較して検索性能が優れていることを示す。 計算コストを軽減するため,文書中心のプルーニングやトップkクエリ項の選択など,プルーニング戦略を導入する。 その結果、特に大規模データセットを扱う場合、拡張SPLADEは有効性と効率の最良のバランスをとっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7912273514150788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive comparison of BM25, SPLADE, and Expanded-SPLADE models in the context of large-scale web document retrieval. We evaluate the effectiveness and efficiency of these models on datasets spanning from tens of millions to billions of web document titles. SPLADE and Expanded-SPLADE, which utilize sparse lexical representations, demonstrate superior retrieval performance compared to BM25, especially for complex queries. However, these models incur higher computational costs. We introduce pruning strategies, including document-centric pruning and top-k query term selection, boolean query with term threshold to mitigate these costs and improve the models' efficiency without significantly sacrificing retrieval performance. The results show that Expanded-SPLADE strikes the best balance between effectiveness and efficiency, particularly when handling large datasets. Our findings offer valuable insights for deploying sparse retrieval models in large-scale search engines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模Webドキュメント検索におけるBM25,SPLADE,拡張SPLADEモデルの総合的な比較について述べる。 数千万から数十億のWebドキュメントタイトルにまたがるデータセット上で、これらのモデルの有効性と効率を評価する。 SPLADE と Expanded-SPLADE は、特に複雑なクエリにおいて、BM25 よりも検索性能が優れていることを示す。 しかし、これらのモデルは高い計算コストを発生させる。 我々は,文書中心のプルーニングやトップkクエリ項の選択,これらのコストを軽減し,検索性能を著しく損なうことなく,モデルの効率を向上するための時間しきい値付きブールクエリなど,プルーニング戦略を導入する。 その結果、特に大規模データセットを扱う場合、拡張SPLADEは有効性と効率の最良のバランスをとっています。 大規模な検索エンジンにスパース検索モデルを展開するための貴重な知見を提供する。

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