TREC 2020 深度学习赛道概述
信息检索
2021-02-16 v1 人工智能
计算与语言
机器学习
摘要
这是 TREC 深度学习赛道的第二年，旨在研究大数据训练体制下的临时排序。我们再次设置了文档检索任务与段落检索任务，每个任务均包含数十万条人工标注的训练查询。我们采用单次 TREC 风格评估，以揭示在拥有大量数据且对少量测试查询进行更详尽相关性标注时，哪些排序方法效果最佳。今年我们进一步获得证据表明，具有 BERT 风格预训练的排序器在大数据体制下优于其他排序器。
引用
@article{arxiv.2102.07662,
title = {Overview of the TREC 2020 deep learning track},
author = {Nick Craswell and Bhaskar Mitra and Emine Yilmaz and Daniel Campos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.07662},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2003.07820