PARADE:文書再ランキングのための通路表現集約【JST・京大機械翻訳】

Li Canjia; Yates Andrew; MacAvaney Sean; He Ben; Sun Yingfei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201072422368 整理番号：21P0045055

PARADE:文書再ランキングのための通路表現集約【JST・京大機械翻訳】

PARADE: Passage Representation Aggregation for Document Reranking

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発行年： 2020年08月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年06月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

BERTとT5のような事前訓練変圧器モデルは,アドホック通路と文書ランキングで非常に効果的であることが示されている。これらのモデルの固有の配列長限界のために,それらは,一度に全文書シーケンスを処理するよりむしろ,文書の通路上で実行する必要がある。通路レベル信号を集約するためのいくつかのアプローチが提案されているが,これらの技法の広範な比較はまだない。本研究では,文書の通路から最終ランキングスコアへの関連性信号を集約するための戦略を検討した。通過表現集約技法は,最大通過スコアを取るように,以前の研究で提案した技術を大幅に改善できることを見出した。この新しい手法をPARADEと呼ぶ。特に,PARADEは,関連信号が文書(TRECロバスト04およびGOV2)を通して広がることができる広い情報ニーズを有する収集に関する結果を著しく改良することができた。一方,少ない複雑な凝集技術は,単一通路(TREC DLおよびTREC Genomesのような)にしばしば指摘される情報ニーズを有する収集において,より良好に機能する可能性がある。また,効率解析を行い,変圧器ベースの凝集を改善するためのいくつかの戦略を強調した。【JST・京大機械翻訳】

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