إحدى التحديات في استرجاع المعلومات (IR) هي مشكلة عدم تطابق المفردات، والتي تحدث عندما تكون الشروط بين الاستفسارات والمستندات مختلفة بشكل جذابي ولكنها مماثلة دلالة. في حين اقترح العمل الحديث توسيع الاستعلامات أو المستندات من خلال إثراء تمثيلاتها مع مصطلحات ذات صلة إضافية لمعالجة هذا التحدي، فإنها عادة ما تتطلب حجم كبير من أزواج المستندات لتدريب نموذج التوسع. في هذه الورقة، نقترح توسيع مستندات غير محفوظة مع إطار عمل جيل (UDEG) مع نموذج لغة مدرب مسبقا، مما يولد جمل تكميلية متنوعة للمستند الأصلي دون استخدام تسميات على أزواج المستندات للاستعلام للتدريب. لتوليد الجمل، فإننا ناضطنا بشكل غير منتفضل بإداراتهم لتوليد جمل أكثر تنوعا للتوسع المستند. نحن نتحقق من صحة إطار عملائنا على مجموعة بيانات القياسية القياسية. تظهر النتائج أن إطارنا يتفوق بشكل كبير على خطوط الأساس التوسع ذات الصلة إلى الأشعة تحت الحمراء.
One of the challenges in information retrieval (IR) is the vocabulary mismatch problem, which happens when the terms between queries and documents are lexically different but semantically similar. While recent work has proposed to expand the queries or documents by enriching their representations with additional relevant terms to address this challenge, they usually require a large volume of query-document pairs to train an expansion model. In this paper, we propose an Unsupervised Document Expansion with Generation (UDEG) framework with a pre-trained language model, which generates diverse supplementary sentences for the original document without using labels on query-document pairs for training. For generating sentences, we further stochastically perturb their embeddings to generate more diverse sentences for document expansion. We validate our framework on two standard IR benchmark datasets. The results show that our framework significantly outperforms relevant expansion baselines for IR.
References used
https://aclanthology.org/
Presentations are critical for communication in all areas of our lives, yet the creation of slide decks is often tedious and time-consuming. There has been limited research aiming to automate the document-to-slides generation process and all face a c
The semantic matching capabilities of neural information retrieval can ameliorate synonymy and polysemy problems of symbolic approaches. However, neural models' dense representations are more suitable for re-ranking, due to their inefficiency. Sparse
Abstract Recent approaches to data-to-text generation have adopted the very successful encoder-decoder architecture or variants thereof. These models generate text that is fluent (but often imprecise) and perform quite poorly at selecting appropriate
Passage retrieval and ranking is a key task in open-domain question answering and information retrieval. Current effective approaches mostly rely on pre-trained deep language model-based retrievers and rankers. These methods have been shown to effect
The style transfer task (here style is used in a broad authorial'' sense with many aspects including register, sentence structure, and vocabulary choice) takes text input and rewrites it in a specified target style preserving the meaning, but alterin