Improving dense retrieval models with LLM augmented data for dataset search

Author:

Silva LevyORCID,Barbosa Luciano

Funder

Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico

Publisher

Elsevier BV

Reference30 articles.

1. M.P. Kato, H. Ohshima, Y.-H. Liu, H.-L. Chen, Y. Nakano, Overview of the NTCIR-16 Data Search 2 Task, in: Proceedings of the 16th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, Tokyo, Japan, 2022, pp. 12–18.

2. UDAPDR: Unsupervised domain adaptation via LLM prompting and distillation of rerankers;Saad-Falcon,2023

3. Promptagator: Few-shot dense retrieval from 8 examples;Dai,2023

4. InPars: Data augmentation for information retrieval using large language models;Bonifacio,2022

5. Document expansion by query prediction;Nogueira,2019

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