論文の概要: UnIte: Uncertainty-based Iterative Document Sampling for Domain Adaptation in Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25142v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 02:43:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.676252
• Title: UnIte: Uncertainty-based Iterative Document Sampling for Domain Adaptation in Information Retrieval
• Title（参考訳）: UnIte: 情報検索におけるドメイン適応のための不確実性に基づく反復的文書サンプリング
• Abstract要約: 教師なしドメイン適応は、ターゲットドメイン文書に擬似クエリを生成することにより、ニューラルネットワークを未知のドメインに一般化する。 既存の文書サンプリング手法は多様性に重点を置いているが、モデルの不確実性を捉えることができない。 これらの制限に対処するため、**Un**certainty-based **Ite**rative Document Sampling (UnIte)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.357482144933336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation generalizes neural retrievers to an unseen domain by generating pseudo queries on target domain documents. The quality and efficiency of this adaptation critically depend on which documents are selected for pseudo query generation. The existing document sampling method focuses on diversity but fails to capture model uncertainty. In contrast, we propose **Un**certainty-based **Ite**rative Document Sampling (UnIte) addressing these limitations by (1) filtering documents with high aleatoric uncertainty and (2) prioritizing those with high epistemic uncertainty, maximizing the learning utility of the current model. We conducted extensive experiments on a large corpus of BEIR with small and large models, showing significant gains of +2.45 and +3.49 nDCG@10 with a smaller training sample size, 4k on average.
• Abstract（参考訳）: 教師なしドメイン適応は、ターゲットドメイン文書に擬似クエリを生成することにより、ニューラルネットワークを未知のドメインに一般化する。 この適応の質と効率は、疑似クエリ生成のためにどのドキュメントが選択されるかに大きく依存する。 既存の文書サンプリング手法は多様性に重点を置いているが、モデルの不確実性を捉えることができない。 対照的に,**un**certainty-based **Ite*rative Document Sampling (UnIte) では,(1)高次不確実性で文書をフィルタリングし,(2)高次不確実性で文書を優先順位付けし,現行モデルの学習ユーティリティを最大化することで,これらの制約に対処する。 小型モデルと大型モデルを用いたBEIRの大規模コーパス実験を行い, トレーニングサンプルサイズが小さい+2.45および+3.49nDCG@10の有意な増加率を示し, 平均4kであった。

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