Overview of the TREC 2023 NeuCLIR Track

TREC神经跨语言信息检索（NeuCLIR）赛道的主要目标是研究神经方法对跨语言信息检索的影响。该赛道创建了四个集合，包括大量的中文、波斯语和俄语新闻以及一个较小的中文科学摘要集合。主要任务是使用英文主题对三种语言中的新闻进行排名检索。此外，还报告了一个多语言任务，该任务也使用英文主题，但文档来自所有三个新闻集合。在该赛道的第二年中，新增了一个技术文档CLIR任务的试点，用于使用英文主题对中文技术文档进行排名检索。六个参赛团队和赛道协调员提交了总共220个运行结果作为基线。介绍了任务描述和结果。

本论文旨在研究神经网络在跨语言信息检索中的应用，通过创建四个语言数据集和多个任务来验证其有效性。

论文提出了一种基于神经网络的方法来解决跨语言信息检索的问题，通过在多个数据集和任务上的实验验证了该方法的有效性。

论文使用了四个不同语言的数据集，包括中文、波斯语、俄语和科技文摘，提出了一种新的基于神经网络的方法，并在多个任务上进行了实验。论文的代码和数据集都已经公开。

与本论文相关的研究包括：《Neural Cross-Lingual Information Retrieval with Sentence-Level Representations》、《Cross-Language Information Retrieval Using Distributed Representations without Cross-Lingual Training》等。