神经检索测试集需定期更新以避免过拟合
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神经检索测试集需定期更新以避免过拟合
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AI 综述
Andrew Parry 等人重新标注 TREC 2019 Deep Learning track 的相关性判断，研究神经检索测试集的“保质期”。论文发现，标注员分歧仍未改变系统排名，但部分模型在新标注下性能显著下降，另有模型已达到人类标注员作为排序者的水平；因此，为追求最优效果而过拟合单一相关性解释的测试集，需要定期更新。
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最新进展10月25日 09:56
arXiv 论文：测试集会过期，神经检索已逼近人类标注员水平报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月25日
- AGI HuntarXiv 论文：测试集会过期，神经检索已逼近人类标注员水平
Andrew Parry 等人的论文研究神经检索测试集的相关性标注与“保质期”，并重新标注 TREC 2019 Deep Learning track 的相关性判断。研究发现，标注员分歧仍不影响系统排名，但部分模型在新标注下性能显著下降，部分模型已达到人类标注员作为排序者的水平；测试集需定期更新以避免过拟合单一相关性解释。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。