Evaluating Retrieval for Multi-domain Scientific Publications

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DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
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影响因子：
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通讯作者：
Nancy Ide;Keith Suderman;Jingxuan Tu;M. Verhagen;Shanan Peters;Ian Ross;John Lawson;Andrew Borg-Andre
Nancy Ide;Keith Suderman;Jingxuan Tu;M. Verhagen;Shanan Peters;Ian Ross;John Lawson;Andrew Borg-Andre
中科院分区：
其他
文献类型：
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作者：
Nancy Ide;Keith Suderman;Jingxuan Tu;M. Verhagen;Shanan Peters;Ian Ross;John Lawson;Andrew Borg-Andre

文献摘要

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本文概述了xDD/LAPPS网格框架，并提供了使用BEIR基准数据集评估AskMe检索引擎的结果。我们的主要目标是确定一个坚实的性能基线，以指导我们检索能力的进一步发展。除此之外，我们的目标是更深入地挖掘，以确定某些方法在域内和域外数据上表现良好（或不好）的时间和原因，这个问题迄今为止受到的关注相对较少。
This paper provides an overview of the xDD/LAPPS Grid framework and provides results of evaluating the AskMe retrievalengine using the BEIR benchmark datasets. Our primary goal is to determine a solid baseline of performance to guide furtherdevelopment of our retrieval capabilities. Beyond this, we aim to dig deeper to determine when and why certain approachesperform well (or badly) on both in-domain and out-of-domain data, an issue that has to date received relatively little attention.