生成式检索模型的鲁棒性：分布外视角
信息检索
2023-06-23 v1 人工智能
计算与语言
机器学习
摘要
近来，我们目睹生成式检索在信息检索（IR）领域日益受到关注，其通过直接生成文档标识符来检索文档。迄今，许多努力致力于开发高效的生成式检索模型，而对鲁棒性视角的关注较少。当一种新的检索范式进入实际应用时，衡量其分布外（OOD）泛化能力同样关键，即生成式检索模型如何泛化到新分布。为回答此问题，我们首先从检索问题中的三个视角定义OOD鲁棒性：1）查询变体；2）未预见查询类型；3）未预见任务。基于该分类，我们开展实证研究，分析若干代表性生成式检索模型相对于稠密检索模型的OOD鲁棒性。实证结果表明，生成式检索模型的OOD鲁棒性有待增强。我们希望对生成式检索模型OOD鲁棒性的研究能惠及IR学界。
引用
@article{arxiv.2306.12756,
title = {On the Robustness of Generative Retrieval Models: An Out-of-Distribution Perspective},
author = {Yu-An Liu and Ruqing Zhang and Jiafeng Guo and Wei Chen and Xueqi Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.12756},
year = {2023}
}
备注
4 pages, submit to GenIR23