経路検索のための集団関連性ラベリング【JST・京大機械翻訳】

Kim Jihyuk; Kim Minsoo; Hwang Seung-won

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214528995491 整理番号：22P0345418

経路検索のための集団関連性ラベリング【JST・京大機械翻訳】

Collective Relevance Labeling for Passage Retrieval

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発行年： 2022年05月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月08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)

情報検索(IR)のための深層学習は,大量の高品質質問文書関連ラベルを必要とするが,そのようなラベルは本質的にスパースである。ラベル平滑化は,観測されない事例でいくつかの観測確率質量を,しばしば一様で,真の分布に不統一である。対照的に,評価時間において高い計算オーバヘッドを起こさずに,インフォームドラベリングのための知識蒸留を提案した。著者らの貢献は,より複雑な教師モデルから蒸留する最先端を凌駕するために,集団知識を利用する単純だが効率的な教師モデルを設計することである。特に,最先端の教師よりもx8を速く訓練し,一方,ランキングをよりよく蒸留する。著者らのコードは,https://github.com/jihyukkim nlp/CollectiveKDで公的に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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