論文の概要: MLAIRE: Multilingual Language-Aware Information Retrieval Evaluation Protocal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07249v1
• Date: Fri, 08 May 2026 05:10:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.810951
• Title: MLAIRE: Multilingual Language-Aware Information Retrieval Evaluation Protocal
• Title（参考訳）: MLAIRE:多言語言語対応情報検索手法
• Authors: Youngjoon Jang, Seongtae Hong, Hyeonseok Moon, Heuiseok Lim,
• Abstract要約: MLAIREは多言語対応情報検索評価プロトコルである。 クエリ言語嗜好から言語間セマンティック検索を分離する。 標準メトリクスが明らかに異なる振る舞いを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.186599286240362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multilingual Information Retrieval is increasingly important in real-world search settings, where users issue queries over mixed-language corpora. Existing evaluations mainly reward language-agnostic semantic relevance, treating relevant passages equally regardless of language. Yet retrieval utility also depends on the language of the retrieved passages: users may prefer results they can read and verify in the query language, and query--passage language mismatch can complicate downstream grounding and answer verification in Retrieval-Augmented Generation systems. To evaluate this language-aware dimension, we introduce MLAIRE, a Multilingual Language-Aware Information Retrieval Evaluation protocol that disentangles cross-lingual semantic retrieval from query-language preference. MLAIRE constructs controlled pools with parallel passages across languages, enabling measurement of semantic retrieval accuracy and query-language preference when equivalent translations are available. We propose language-aware metrics, including Language Preference Rate (LPR) and Lang-nDCG, together with a 4-way decomposition separating semantic and query-language preference failures. Evaluating 31 dense, sparse, and late-interaction retrievers, we show that standard metrics obscure distinct behaviors: semantically strong retrievers may return correct content in a non-query language, while retrievers with stronger query-language preference may retrieve less semantically relevant passages.
• Abstract（参考訳）: 多言語情報検索は、ユーザが混在するコーパス上でクエリを発行する現実世界の検索設定において、ますます重要になっている。 既存の評価は主に言語に依存しない意味的関連性に報いる。 検索ユーティリティは、検索されたパスの言語にも依存する:ユーザはクエリ言語で読み書きできる結果を好むかもしれないし、クエリ-パス言語ミスマッチは、Retrieval-Augmented Generationシステムにおける下流のグラウンドと回答の検証を複雑にすることができる。 この言語認識次元を評価するために,クエリ言語嗜好から言語間セマンティック検索を分離する多言語言語認識情報検索評価プロトコルMLAIREを導入する。 MLAIREは、言語横断の並列パスを持つ制御プールを構築し、等価翻訳が利用可能になったときの意味的検索精度とクエリ言語嗜好の測定を可能にする。 本稿では,LPR(Language Preference Rate)とLang-nDCG(Lang-nDCG)を含む言語対応メトリクスと,セマンティックとクエリ言語優先の障害を分離した4方向分解手法を提案する。 意味論的に強い検索者は非クエリ言語で正しい内容を返すことができるが、クエリ言語に強い好みを持つ検索者は意味論的に関係のないパスを検索することができる。

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