HYRR：用于段落检索的混合注入重排序
计算与语言
2022-12-21 v1 信息检索
摘要
我们提出了用于段落检索的混合注入重排序（HYRR），这是一个基于 BM25 与神经检索模型混合来训练重排序器的框架。基于混合模型的检索器已被证明优于单独的 BM25 或神经模型。我们的方法在训练重排序器时利用了这种提升的性能，从而得到一个鲁棒的重排序模型。该重排序器是一个交叉注意力神经模型，它被证明对不同的第一阶段检索系统具有鲁棒性，在多阶段系统中比仅在第一阶段检索器上训练的重排序器取得了更好的性能。我们展示了在基于 MS MARCO 的有监督段落检索任务和基于 BEIR 的零样本检索任务上的评估。实证结果表明在两项评估中均表现出色。
引用
@article{arxiv.2212.10528,
title = {HYRR: Hybrid Infused Reranking for Passage Retrieval},
author = {Jing Lu and Keith Hall and Ji Ma and Jianmo Ni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.10528},
year = {2022}
}