基于多任务优化改进 BERT 的按文档查询检索
信息检索
2022-05-25 v2
摘要
按文档查询（QBD）检索是一种信息检索任务，其中种子文档充当查询，目标是检索相关文档——它在专业搜索任务中尤为常见。在本工作中，我们提升了 BERT 重排序器的检索效果，提出对其微调步骤的扩展以更好地利用查询的上下文。为此，我们在微调 BERT 重排序器时，除排序目标外还使用了额外的文档级表示学习目标。我们在两个 QBD 检索基准上的实验表明，所提出的多任务优化在不改变 BERT 重排序器或使用额外训练样本的情况下显著提升了排序效果。在未来的工作中，应进一步研究我们的方法对其他检索任务的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2202.00373,
title = {Improving BERT-based Query-by-Document Retrieval with Multi-Task Optimization},
author = {Amin Abolghasemi and Suzan Verberne and Leif Azzopardi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.00373},
year = {2022}
}
备注
Accepted for publication in the 44th European Conference on Information Retrieval (ECIR2022)