Naver Labs Europe (SPLADE) @ TREC NeuCLIR 2022
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2023-03-21 v1
摘要
本文描述了我们参与 2022 年 TREC NeuCLIR 评测的情况。我们针对三种语言中的两种（波斯语和俄语）提交了运行结果，重点研究第一阶段排序器，并比较单语策略与 Adhoc 策略。对于单语运行，我们首先使用 MLM+FLOPS 在目标语言上预训练模型，随后使用翻译为该书语的 MSMARCO 以 ColBERT 或 SPLADE 作为检索模型进行微调。而对于 Adhoc 任务，我们测试了查询翻译（译为目标语言）与文档回译（译回英语）两种方法。初步结果分析表明，单语策略表现强劲，但当前 Adhoc 取得了最佳结果，且文档回译优于查询翻译。
引用
@article{arxiv.2303.11171,
title = {Naver Labs Europe (SPLADE) @ TREC NeuCLIR 2022},
author = {Carlos Lassance and Stéphane Clinchant},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.11171},
year = {2023}
}
备注
Notebook detailing our participation and analysis on the TREC NeuCLIR 2022