学術研究において異なる検索アルゴリズムを効果的に比較するには？

2025-08-28

1.4 K

研究ニーズ

公正で再現性のあるアルゴリズム比較には、統一されたデータセット、評価指標、実験環境が必要です。Rankifyは、もともとこの研究上のペインポイントに対処するために設計されました。

標準化された実験手順::
1. TREC-NEWSのような学術データセットの統合ロード
2. 7人のレトリーバーによる並行テスト：
  for method in ["bm25","dpr","colbert"]: Retriever(method).retrieve(docs)
3. 12の評価指標を自動計算（nDCG@10、MAPなどを含む）
スケーラブルな設計::
- 相続を通じてBaseRetrieverクラスは新しいアルゴリズムを追加する
- カスタマイズされたデータセットが個人研究データをサポート
結果の視覚化::
- 完全なログをJSON形式でエクスポートする。
- 内蔵plot_metrics()比較表を作成する方法

ACL 2023の実戦的な研究において、Rankifyを使用することで、アルゴリズムによる比較実験の効率が4倍改善され、その結果、分散率は<0.5%となりました（手作業による実装と比較して）。