COIL：利用上下文倒置列表重新审视信息检索中的精确词法匹配
信息检索
2021-04-16 v1 计算与语言
摘要
BM25等经典信息检索系统依赖精确词法匹配，并利用倒置列表索引高效执行搜索。近期的神经IR模型转向对所有查询文档词项进行软语义匹配，但丧失了精确匹配系统的计算效率。本文提出COIL，一种带来语义词法匹配的上下文精确匹配检索架构。COIL的打分基于重叠的查询文档词元的上下文表示。该新架构将上下文词元表示存储于倒置列表中，兼具精确匹配的效率与深度语言模型的表示能力。实验结果表明，COIL以相似或更低的延迟优于经典词法检索器与最先进的深度LM检索器。
引用
@article{arxiv.2104.07186,
title = {COIL: Revisit Exact Lexical Match in Information Retrieval with Contextualized Inverted List},
author = {Luyu Gao and Zhuyun Dai and Jamie Callan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.07186},
year = {2021}
}
备注
NAACL 2021