Навигация по перекосу: адресация языковых и доменных предубеждений в веб -данных

Навигация по перекосу: адресация языковых и доменных предубеждений в веб -данных

5 июля 2025 г.

Аннотация и 1 введение

2 предыстория и связанная с ним работа

2.1 Поиск информации в Интернете

2.2 Существующие наборы данных

3 MS MS MARCO WEBEATET и 3.1 Подготовка документов

3.2 Выбор запроса и маркировка

3.3 Анализ наборов данных

3.4 Новые проблемы, поднятые MS Marco Web Search

4 базовые результаты и настройка среды 4.1

4.2 Базовые методы

4.3 Метрики оценки

4.4 Оценка моделей встраивания и 4.5 Оценка алгоритмов ANN

4.6 Оценка сквозной производительности

5 Потенциальные предубеждения и ограничения

6 Будущая работа и выводы, а также ссылки

5 Потенциальные предубеждения и ограничения

Как обсуждалось в разделе 3.3.1, языковое распределение документов и запросов в веб-сценарии на высоком уровне. Это приведет к смещению языка в данных и моделях. ClueWeb22 [9] демонстрирует, что в веб -сценарии также существует распределение тем. Следовательно, смещение домена также может произойти в данных и моделях. Чтобы защитить конфиденциальность пользователей и здоровье контента, мы удаляем запросы, которые редко инициируются (запускаются меньше, чем k пользователями, где k является высоким значением), содержит личную информацию, наступательный контент, содержание взрослых и запросы, которые не имеют подключения к клику с набором документов ClueWeb22. В результате распределение запросов немного отличается от реального распределения веб -запросов.

Авторы:

(1) Ци Чен, Microsoft Пекин, Китай;

(2) Xiubo Geng, Microsoft Пекин, Китай;

(3) Корби Россет, Microsoft, Редмонд, США;

(4) Кэролин Бурактаон, Microsoft, Редмонд, США;

(5) Jingwen Lu, Microsoft, Redmond, США;

(6) Тао Шен, Технологический университет Сидней, Сидней, Австралия, и работа была выполнена в Microsoft;

(7) Кун Чжоу, Microsoft, Пекин, Китай;

(8) Чеменский Сюн, Университет Карнеги -Меллона, Питтсбург, США, и работа была выполнена в Microsoft;

(9) Yeyun Gong, Microsoft, Пекин, Китай;

(10) Пол Беннетт, Spotify, Нью -Йорк, США, и работа была выполнена в Microsoft;

(11) Ник Красвелл, Microsoft, Redmond, США;

(12) Xing Xie, Microsoft, Пекин, Китай;

(13) Fan Yang, Microsoft, Пекин, Китай;

(14) Брайан Тауэр, Microsoft, Редмонд, США;

(15) Нихил Рао, Microsoft, Mountain View, США;

(16) Anlei Dong, Microsoft, Mountain View, США;

(17) Венки Цзян, Эт Цюрих, Цюрих, Швейцария;

(18) Чжэн Лю, Microsoft, Пекин, Китай;

(19) Mingqin Li, Microsoft, Redmond, США;

(20) Chuanjie Liu, Microsoft, Пекин, Китай;

(21) Зенчжонг Ли, Microsoft, Редмонд, США;

(22) Ранган Мадждер, Microsoft, Редмонд, США;

(23) Дженнифер Невилл, Microsoft, Редмонд, США;

(24) Энди Окли, Microsoft, Редмонд, США;

(25) Knut Magne Risvik, Microsoft, Осло, Норвегия;

(26) Харша Вардхан Симхадри, Microsoft, Бангалор, Индия;

(27) Маник Варма, Microsoft, Бенгалор, Индия;

(28) Юджин Ван, Microsoft, Пекин, Китай;

(29) Линджун Ян, Microsoft, Редмонд, США;

(30) Мао Ян, Microsoft, Пекин, Китай;

(31) CE Zhang, Eth Zürich, Zürich, Швейцария, и работа была выполнена в Microsoft.


Эта статья естьДоступно на ArxivПод CC по лицензии 4.0.


Оригинал
PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE