TREC-DL-2020

该数据集是在流行的TREC深度学习赛道第二年中使用，主要关注于段落检索。它提供了大量的查询以及用于训练和评估的庞大语料库。具体规模包括200个查询和880万的语料库，任务是对段落进行检索。

This dataset was employed in the second year of the widely adopted TREC Deep Learning Track, which centers on passage retrieval. It offers a substantial set of queries and a large-scale corpus for model training and evaluation. Specifically, it comprises 200 queries and a corpus of 8.8 million passages, with the core task being passage retrieval.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

TREC-DL-2020是一个专注于大规模训练数据环境下信息检索研究的数据集，包含文档排名和段落排名两大任务，旨在评估深度学习等方法在大规模数据下的性能。数据集提供了丰富的训练和测试资源，包括MS-MARCO数据集和ORCAS点击数据，支持完整排名和重新排名两种子任务。