論文の概要: Efficient Temporal-aware Matryoshka Adaptation for Temporal Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05549v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 06:01:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.859041
• Title: Efficient Temporal-aware Matryoshka Adaptation for Temporal Information Retrieval
• Title（参考訳）: 時間情報検索のための時間認識型マトリルシュカ適応法
• Authors: Tuan-Luc Huynh, Weiqing Wang, Trung Le, Thuy-Trang Vu, Dragan Gašević, Yuan-Fang Li, Thanh-Toan Do,
• Abstract要約: TMRL(Talal-Aware Matryoshka Representation Learning)は,TMRL(Taloral-Aware Matryoshka Representation Learning)の略で,TMRL(Taloral-Aware Matryoshka Representation Learning)の略である。 TMRLは多様なテキスト埋め込みモデルに効率よく適応し、競合する時間的検索と時間的RAG性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.416646294035786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrievers are a key bottleneck in Temporal Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems: failing to retrieve temporally relevant context can degrade downstream generation, regardless of LLM reasoning. We propose Temporal-aware Matryoshka Representation Learning (TMRL), an efficient method that equips retrievers with temporal-aware Matryoshka embeddings. TMRL leverages the nested structure of Matryoshka embeddings to introduce a temporal subspace, enhancing temporal encoding while preserving general semantic representations. Experiments show that TMRL efficiently adapts diverse text embedding models, achieving competitive temporal retrieval and temporal RAG performance compared to prior Matryoshka-based non-temporal methods and prior temporal methods, while enabling flexible accuracy-efficiency trade-offs.
• Abstract（参考訳）: レトリバーは、一時的検索・拡張生成(RAG)システムにおいて重要なボトルネックであり、時間的に関連するコンテキストの取得に失敗した場合、LCMの推論に関わらず、下流生成を劣化させる可能性がある。 本稿では,TMRL (Tororal-aware Matryoshka Representation Learning) を提案する。 TMRLは、Matryoshka埋め込みのネスト構造を利用して、時間的部分空間を導入し、一般的な意味表現を維持しながら、時間的エンコーディングを強化する。 実験により,TMRLは多種多様なテキスト埋め込みモデルに効率よく適応し,従来のマトリオシュカをベースとした非時間的手法や時間的手法と比較して競合時間的検索と時間的RAG性能を実現し,柔軟な精度・効率のトレードオフを可能にした。

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