Synthetic Test Collections for Retrieval Evaluation

📄 arXiv: 2405.07767v1 📥 PDF

作者: Hossein A. Rahmani, Nick Craswell, Emine Yilmaz, Bhaskar Mitra, Daniel Campos

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2024-05-13

备注: SIGIR 2024

💡 一句话要点

利用大型语言模型构建全合成检索评测数据集，实现可靠的检索系统评估。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 信息检索 测试数据集 大型语言模型 合成数据 检索评估

📋 核心要点

  1. 构建信息检索测试集面临查询多样性不足和相关性标注成本高昂的挑战。
  2. 该论文探索利用大型语言模型生成合成查询和相关性判断，构建全合成测试集。
  3. 实验表明，使用LLM构建的合成测试集能够可靠地用于检索系统评估。

📝 摘要（中文）

测试数据集在信息检索（IR）系统评估中起着至关重要的作用。构建测试数据集时，获取多样化的用户查询可能具有挑战性，并且获取相关性判断（指示检索到的文档对查询的适用性）通常成本高昂且资源密集。最近，使用大型语言模型（LLM）生成合成数据集在各种应用中受到了广泛关注。在IR领域，虽然之前的工作利用LLM的能力来生成合成查询或文档以增强训练数据并提高排序模型的性能，但使用LLM构建合成测试数据集的研究相对较少。先前的研究表明，LLM有潜力生成合成相关性判断，用于IR系统的评估。在本文中，我们全面研究了是否可以使用LLM构建完全合成的测试数据集，不仅生成合成判断，还生成合成查询。特别是，我们分析了是否可以构建可靠的合成测试数据集，以及此类测试数据集可能对基于LLM的模型的潜在偏差风险。我们的实验表明，使用LLM可以构建合成测试数据集，这些数据集可以可靠地用于检索评估。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决信息检索领域中测试数据集构建成本高、效率低的问题。现有方法依赖于人工标注，耗时耗力，且难以保证查询的多样性。此外，现有测试集可能存在偏差，不利于公平地评估不同检索模型，特别是基于LLM的模型。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，自动生成合成查询和相关性判断，从而构建完全合成的测试数据集。通过这种方式，可以降低测试集构建的成本，提高效率，并探索潜在的偏差问题。

技术框架：该研究的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 使用LLM生成合成查询；2) 使用LLM对文档与查询的相关性进行判断，生成合成相关性标注；3) 基于生成的合成查询和相关性标注，构建完整的合成测试数据集；4) 使用该合成测试数据集评估不同的检索模型，并分析其可靠性和潜在偏差。

关键创新：该论文的关键创新在于首次全面探索了使用LLM构建全合成测试数据集的可行性。与以往仅使用LLM生成合成查询或相关性判断的研究不同，该论文实现了查询和相关性判断的完全自动化生成，为测试数据集的构建提供了一种全新的方法。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：LLM的选择（例如，使用哪种预训练模型），生成查询的prompt设计（如何引导LLM生成高质量的查询），相关性判断的标准（如何定义文档与查询的相关性），以及评估指标的选择（如何衡量合成测试集的可靠性和偏差）。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所使用的LLM和实验设置，论文中可能并未详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究表明，使用LLM可以构建可靠的合成测试数据集，用于检索评估。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但其核心贡献在于验证了LLM在构建全合成测试集方面的潜力，为未来的研究方向提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于信息检索系统的快速原型设计、模型评估和性能优化。通过自动生成测试数据集，可以降低开发成本，加速迭代周期。此外，该方法还可以用于评估和缓解检索模型中的偏差，提高检索系统的公平性和可靠性。未来，该技术有望应用于个性化推荐、问答系统等领域。

📄 摘要（原文）

Test collections play a vital role in evaluation of information retrieval (IR) systems. Obtaining a diverse set of user queries for test collection construction can be challenging, and acquiring relevance judgments, which indicate the appropriateness of retrieved documents to a query, is often costly and resource-intensive. Generating synthetic datasets using Large Language Models (LLMs) has recently gained significant attention in various applications. In IR, while previous work exploited the capabilities of LLMs to generate synthetic queries or documents to augment training data and improve the performance of ranking models, using LLMs for constructing synthetic test collections is relatively unexplored. Previous studies demonstrate that LLMs have the potential to generate synthetic relevance judgments for use in the evaluation of IR systems. In this paper, we comprehensively investigate whether it is possible to use LLMs to construct fully synthetic test collections by generating not only synthetic judgments but also synthetic queries. In particular, we analyse whether it is possible to construct reliable synthetic test collections and the potential risks of bias such test collections may exhibit towards LLM-based models. Our experiments indicate that using LLMs it is possible to construct synthetic test collections that can reliably be used for retrieval evaluation.