Learning to Adaptively Rank Document Retrieval System Configurations
Notice bibliographique
Résumé
Modern Information Retrieval (IR) systems have become more and more complex, involving a large number of parameters. For example, a system may choose from a set of possible retrieval models (BM25, language model, etc.), or various query expansion parameters, whose values greatly influence the overall retrieval effectiveness. Traditionally, these parameters are set at a system level based on training queries, and the same parameters are then used for different queries. We observe that it may not be easy to set all these parameters separately, since they can be dependent. In addition, a global setting for all queries may not best fit all individual queries with different characteristics. The parameters should be set according to these characteristics. In this article, we propose a novel approach to tackle this problem by dealing with the entire system configurations (i.e., a set of parameters representing an IR system behaviour) instead of selecting a single parameter at a time. The selection of the best configuration is cast as a problem of ranking different possible configurations given a query. We apply learning-to-rank approaches for this task. We exploit both the query features and the system configuration features in the learning-to-rank method so that the selection of configuration is query dependent. The experiments we conducted on four TREC ad hoc collections show that this approach can significantly outperform the traditional method to tune system configuration globally (i.e., grid search) and leads to higher effectiveness than the top performing systems of the TREC tracks. We also perform an ablation analysis on the impact of different features on the model learning capability and show that query expansion features are among the most important for adaptive systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».