Evaluierung von generativer Informationssuche: Herausforderungen und Chancen
Generative Methoden können die Evaluierung von Informationssuche-Systemen sowohl herausfordern als auch verbessern. Einerseits können LLMs zur Erstellung von Relevanzurteilen und Abfragen verwendet werden, andererseits müssen neue Ansätze zur Evaluierung der Ausgabe von GenIR-Systemen entwickelt werden.
Verbesserung des Themenrelevanzmodells durch eine gemischte Zusammenfassung und datenbasierte Erweiterung mit großen Sprachmodellen
Durch eine gemischte Zusammenfassung, die eine anfragebezogene Zusammenfassung und eine allgemeine Dokumentenzusammenfassung kombiniert, sowie eine datenbasierte Erweiterung mit großen Sprachmodellen kann die Leistung von Relevanzmodellen in sozialen Suchszenarien verbessert werden.
Effiziente Verarbeitung von Dokumenten durch Sparse Attention in Cross-Encodern
Durch die Verwendung von Sparse Attention und asymmetrischer Cross-Attention können Cross-Encoder-Modelle für das Dokumenten-Reranking deutlich effizienter werden, ohne dabei an Effektivität einzubüßen.
