Transferring information retrieval (IR) models from a high-resource language (typically English) to other languages in a zero-shot fashion has become a widely adopted approach. In this work, we show that the effectiveness of zero-shot rankers diminishes when queries and documents are present in different languages. Motivated by this, we propose to train ranking models on artificially code-switched data instead, which we generate by utilizing bilingual lexicons. To this end, we experiment with lexicons induced from (1) cross-lingual word embeddings and (2) parallel Wikipedia page titles. We use the mMARCO dataset to extensively evaluate reranking models on 36 language pairs spanning Monolingual IR (MoIR), Cross-lingual IR (CLIR), and Multilingual IR (MLIR). Our results show that code-switching can yield consistent and substantial gains of 5.1 MRR@10 in CLIR and 3.9 MRR@10 in MLIR, while maintaining stable performance in MoIR. Encouragingly, the gains are especially pronounced for distant languages (up to 2x absolute gain). We further show that our approach is robust towards the ratio of code-switched tokens and also extends to unseen languages. Our results demonstrate that training on code-switched data is a cheap and effective way of generalizing zero-shot rankers for cross-lingual and multilingual retrieval.


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信息检索杂志(IR)为信息检索的广泛领域中的理论、算法分析和实验的发布提供了一个国际论坛。感兴趣的主题包括对应用程序(例如Web,社交和流媒体,推荐系统和文本档案)的搜索、索引、分析和评估。这包括对搜索中人为因素的研究、桥接人工智能和信息检索以及特定领域的搜索应用程序。 官网地址:https://dblp.uni-trier.de/db/journals/ir/
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