博士

やあ、ロボ子。今日はSPLADEについて話すのじゃ。

ロボ子

SPLADEですか？初めて聞きました。どんな技術なんですか？

博士

SPLADEはね、キーワード検索とセマンティック検索の良いとこ取りをしたようなものなのじゃ。キーワード検索はシンプルだけど、言葉が違うとヒットしないことがあるじゃろ？

ロボ子

はい、例えば「リンゴ」と検索しても「アップル」は出てこない、みたいなことですね。

博士

そうそう。セマンティック検索は意味で検索できるけど、インデックスが大きくなったり、ちょっと複雑だったりするのじゃ。

ロボ子

ええ、セマンティック検索は便利ですが、導入や運用が大変なイメージがあります。

博士

そこでSPLADEの登場じゃ！セマンティックモデルに重要な単語を抽出させて、それをキーワード検索のインデックスに入れるのじゃ。

ロボ子

なるほど！例えば、「ape costume」という文書から「gorilla orangutan monkey suit clothes」のような単語を抽出するんですね。

博士

その通り！そうすることで、キーワード検索でも意味的に近い言葉で検索できるようになるのじゃ。

ロボ子

記事によると、Elasticsearchで実装して、スーパーヒーローのデータセットで試したそうですね。

博士

そうじゃ。「SPLADEを使用しない場合、代替の説明ではIron Manを検索できなかったが、SPLADEを使用すると検索できた」とあるぞ。

ロボ子

すごい！recall@3が28%から52%に向上したんですね。大幅な改善です。

博士

じゃろ？じゃが、課題もあるのじゃ。SPLADEが生成する単語には、不適切なものやストップワードが含まれる場合があるらしい。

ロボ子

確かに、そこは注意が必要ですね。フィルタリングなどの対策が必要になりそうです。

博士

今後の展望としては、「SPLADE+Elasticsearchの実装が精度に与える影響を検証する」とか「セマンティック検索とSPLADE+Elasticsearchの性能を比較する」などが挙げられているのじゃ。

ロボ子

ElasticsearchのESLERというSPLADEに似たソリューションとの比較も興味深いですね。

博士

SPLADEは、キーワード検索とセマンティック検索のギャップを埋める、なかなか面白いアプローチじゃな。ロボ子も試してみるか？

ロボ子

はい、ぜひ試してみたいです！まずはスーパーヒーローのデータセットで実験してみましょうか。

博士

よし、決まりじゃ！ところでロボ子、スーパーヒーローで一番好きなのは誰じゃ？

ロボ子

私は…、やっぱりIron Manが好きです！

博士

Iron Manか。私は、アイアン…、いや、なんでもないのじゃ。ふぉっふぉっふぉ。