Unsupervised Dense Information Retrieval with Contrastive Learning: differenze tra le versioni
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Questo studio esplora l'information retrieval denso non supervisionato mediante l'apprendimento contrastivo. L'obiettivo è migliorare la similarità semantica e l'efficacia della ricerca, in particolare in situazioni con pochi dati di addestramento o in contesti multilingue. I risultati mostrano che questo approccio supera i metodi tradizionali come BM25 in molti casi e offre un promettente punto di partenza per l'addestramento con dati limitati. Inoltre, dimostra buone capacità di trasferimento cross-linguale, aprendo nuove possibilità per la ricerca in lingue a basse risorse. | Questo studio esplora l'information retrieval denso non supervisionato mediante l'apprendimento contrastivo. L'obiettivo è migliorare la similarità semantica e l'efficacia della ricerca, in particolare in situazioni con pochi dati di addestramento o in contesti multilingue. I risultati mostrano che questo approccio supera i metodi tradizionali come BM25 in molti casi e offre un promettente punto di partenza per l'addestramento con dati limitati. Inoltre, dimostra buone capacità di trasferimento cross-linguale, aprendo nuove possibilità per la ricerca in lingue a basse risorse. | ||
Versione attuale delle 13:34, 24 nov 2024
| Unsupervised Dense Information Retrieval with Contrastive Learning | |
|---|---|
| Data | 2021 |
| Autori | Gautier Izacard, Mathilde Caron, Lucas Hosseini, Sebastian Riedel, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, Edouard Grave |
| URL | https://www.semanticscholar.org/paper/4f4a409f701f7552d45c46a5b0fea69dca6f8e84 |
| Topic | Information Retrieval |
| Citazioni | 615 |
Vedi anche: Contriever
Questo studio esplora l'information retrieval denso non supervisionato mediante l'apprendimento contrastivo. L'obiettivo è migliorare la similarità semantica e l'efficacia della ricerca, in particolare in situazioni con pochi dati di addestramento o in contesti multilingue. I risultati mostrano che questo approccio supera i metodi tradizionali come BM25 in molti casi e offre un promettente punto di partenza per l'addestramento con dati limitati. Inoltre, dimostra buone capacità di trasferimento cross-linguale, aprendo nuove possibilità per la ricerca in lingue a basse risorse.
Collegamenti
https://github.com/facebookresearch/contriever