論文の概要: DS@GT at TREC TOT 2025: Bridging Vague Recollection with Fusion Retrieval and Learned Reranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15518v1
• Date: Wed, 21 Jan 2026 23:09:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.441534
• Title: DS@GT at TREC TOT 2025: Bridging Vague Recollection with Fusion Retrieval and Learned Reranking
• Title（参考訳）: DS@GT at TREC TOT 2025: Bridging Vague Recollection with Fusion Retrieval and Learned Re rank
• Authors: Wenxin Zhou, Ritesh Mehta, Anthony Miyaguchi,
• Abstract要約: TREC Tip-of-Tongue(ToT)タスクに対処する2段階検索システムを開発した。 第1段階では、LLMに基づく検索、スパース(BM25)、高密度(BGE-M3)検索を併用したハイブリッド検索を採用する。 また、ウィキペディアコーパスを24のトピック領域に分割する、トピック対応マルチインデックスの高密度検索についても紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5352699766206809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a two-stage retrieval system that combines multiple complementary retrieval methods with a learned reranker and LLM-based reranking, to address the TREC Tip-of-the-Tongue (ToT) task. In the first stage, we employ hybrid retrieval that merges LLM-based retrieval, sparse (BM25), and dense (BGE-M3) retrieval methods. We also introduce topic-aware multi-index dense retrieval that partitions the Wikipedia corpus into 24 topical domains. In the second stage, we evaluate both a trained LambdaMART reranker and LLM-based reranking. To support model training, we generate 5000 synthetic ToT queries using LLMs. Our best system achieves recall of 0.66 and NDCG@1000 of 0.41 on the test set by combining hybrid retrieval with Gemini-2.5-flash reranking, demonstrating the effectiveness of fusion retrieval.
• Abstract（参考訳）: TREC Tip-of-Tongue(ToT)タスクに対処するために,複数の補完的検索手法と学習された再ランカとLLMに基づく再ランクを組み合わせた2段階検索システムを開発した。 第1段階では, LLMに基づく検索, スパース (BM25) と高密度 (BGE-M3) 検索を併用したハイブリッド検索を用いる。 また、ウィキペディアコーパスを24のトピック領域に分割する、トピック対応マルチインデックスの高密度検索についても紹介する。 第2段階では、トレーニング済みのLambdaMARTリランカとLLMベースのリランクの両方を評価した。 モデル学習を支援するために,LLMを用いて5000の合成ToTクエリを生成する。 本システムでは,ハイブリッド検索とGemini-2.5-flashリグレードを組み合わせることで,0.41の0.66とNDCG@1000のリコールを実現し,融合検索の有効性を示した。

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