BEIR Benchmark数据集卡片

数据集概述

BEIR是一个由18个多样化的数据集构建的异构基准，代表9个信息检索任务：

• 事实核查： FEVER 、 Climate-FEVER 、 SciFact
• 问答： NQ 、 HotpotQA 、 FiQA-2018
• 生物医学信息检索： TREC-COVID 、 BioASQ 、 NFCorpus
• 新闻检索： TREC-NEWS 、 Robust04
• 论证检索： Touche-2020 、 ArguAna
• 重复问题检索： Quora 、 CqaDupstack
• 引文预测： SCIDOCS
• 推文检索： Signal-1M
• 实体检索： DBPedia

所有这些数据集都经过预处理，可以用于您的实验。

支持的任务和排行榜

该数据集支持一个排行榜，根据任务特定的度量标准（如F1或EM）评估模型的性能，以及其检索维基百科支持信息的能力。

最佳性能模型可以在 here 找到。

语言

所有任务均为英语（en）。

数据集结构

所有BEIR数据集必须包含语料库、查询和qrels（相关性判断文件）。它们必须采用以下格式：

• corpus文件：一个.jsonl文件（jsonlines），其中包含一个字典列表，每个字典有三个字段_id表示唯一文档标识符、title表示文档标题（可选）和text表示文档段落或段落。例如：{"_id": "doc1", "title": "阿尔伯特·爱因斯坦", "text": "阿尔伯特·爱因斯坦是德国出生的..."}
• 查询文件：一个.jsonl文件（jsonlines），其中包含一个字典列表，每个字典有两个字段_id表示唯一查询标识符和text表示查询文本。例如：{"_id": "q1", "text": "谁发明了质能方程?"}
• qrels文件：一个.tsv文件（制表符分隔），其中包含三列，即查询ID、语料库ID和得分，按此顺序。保留首行作为标头。例如：q1 doc1 1

数据实例

BEIR数据集的一个高级示例：

corpus = {
    "doc1" : {
        "title": "Albert Einstein", 
        "text": "Albert Einstein was a German-born theoretical physicist. who developed the theory of relativity, \
                 one of the two pillars of modern physics (alongside quantum mechanics). His work is also known for \
                 its influence on the philosophy of science. He is best known to the general public for his mass–energy \
                 equivalence formula E = mc2, which has been dubbed 'the world's most famous equation'. He received the 1921 \
                 Nobel Prize in Physics 'for his services to theoretical physics, and especially for his discovery of the law \
                 of the photoelectric effect', a pivotal step in the development of quantum theory."
        },
    "doc2" : {
        "title": "", # Keep title an empty string if not present
        "text": "Wheat beer is a top-fermented beer which is brewed with a large proportion of wheat relative to the amount of \
                 malted barley. The two main varieties are German Weißbier and Belgian witbier; other types include Lambic (made\
                 with wild yeast), Berliner Weisse (a cloudy, sour beer), and Gose (a sour, salty beer)."
    },
}

queries = {
    "q1" : "Who developed the mass-energy equivalence formula?",
    "q2" : "Which beer is brewed with a large proportion of wheat?"
}

qrels = {
    "q1" : {"doc1": 1},
    "q2" : {"doc2": 1},
}

数据字段

所有配置的示例具有以下特征：

语料库

• corpus：表示文档标题和段落文本的dict特征，由以下组成：
  • _id：表示唯一文档ID的string特征
    • title：表示文档标题的string特征。
    • text：表示文档文本的string特征。

查询

• 查询：表示查询的dict特征，由以下组成：
  • _id：表示唯一查询ID的string特征
  • text：表示查询文本的string特征。

Qrels

• qrels：表示查询文档相关性判断的dict特征，由以下组成：
  • _id：表示查询ID的string特征
    • _id：表示文档ID的string特征。
    • score：表示查询和文档之间相关性判断的int32特征。

数据拆分

数据集创建

策划理由

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源数据

初始数据收集和规范化。

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注释

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个人和敏感信息

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使用数据的注意事项

数据集的社会影响

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偏见讨论

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其他已知限制

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其他信息

数据集策划者

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许可信息

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引用信息

引用方式：

@inproceedings{
thakur2021beir,
title={{BEIR}: A Heterogeneous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models},
author={Nandan Thakur and Nils Reimers and Andreas R{\"u}ckl{\'e} and Abhishek Srivastava and Iryna Gurevych},
booktitle={Thirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track (Round 2)},
year={2021},
url={https://openreview.net/forum?id=wCu6T5xFjeJ}
}

贡献者

感谢 @Nthakur20 添加了该数据集。