MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset

Autores
Valentini, Francisco Tomás; Cotik, Viviana Erica; Furman, Damián Ariel; Bercovich, Ivan; Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim; Pérez, Juan Manuel
Año de publicación
2024
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Information retrieval (IR) is the task of finding relevant documents in response to a user query. Although Spanish is the second most spoken native language, current IR benchmarks lack Spanish data, hindering the development of information access tools for Spanish speakers. We introduce MessIRve, a large-scale Spanish IR dataset with around 730 thousand queries from Google’s autocomplete API and relevant documents sourced from Wikipedia. MessIRve’s queries reflect diverse Spanishspeaking regions, unlike other datasets that are translated from English or do not consider dialectal variations. The large size of the dataset allows it to cover a wide variety of topics, unlike smaller datasets. We provide a comprehensive description of the dataset, comparisons with existing datasets, and baseline evaluations of prominent IR models. Our contributions aim to advance Spanish IR research and improve information access for Spanish speakers.
Fil: Valentini, Francisco Tomás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
Fil: Cotik, Viviana Erica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina
Fil: Furman, Damián Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
Fil: Bercovich, Ivan. University of California; Estados Unidos
Fil: Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina. Quantit; Argentina
Fil: Pérez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
Materia
INFORMATION RETRIEVAL
RESOURCES AND EVALUATION
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
NLP DATASETS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/258637

id CONICETDig_cd2fe829cd1de89ef2b53b4578d388c2
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/258637
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval DatasetValentini, Francisco TomásCotik, Viviana EricaFurman, Damián ArielBercovich, IvanAltszyler Lemcovich, Edgar JaimPérez, Juan ManuelINFORMATION RETRIEVALRESOURCES AND EVALUATIONNATURAL LANGUAGE PROCESSINGNLP DATASETShttps://purl.org/becyt/ford/1.2https://purl.org/becyt/ford/1Information retrieval (IR) is the task of finding relevant documents in response to a user query. Although Spanish is the second most spoken native language, current IR benchmarks lack Spanish data, hindering the development of information access tools for Spanish speakers. We introduce MessIRve, a large-scale Spanish IR dataset with around 730 thousand queries from Google’s autocomplete API and relevant documents sourced from Wikipedia. MessIRve’s queries reflect diverse Spanishspeaking regions, unlike other datasets that are translated from English or do not consider dialectal variations. The large size of the dataset allows it to cover a wide variety of topics, unlike smaller datasets. We provide a comprehensive description of the dataset, comparisons with existing datasets, and baseline evaluations of prominent IR models. Our contributions aim to advance Spanish IR research and improve information access for Spanish speakers.Fil: Valentini, Francisco Tomás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Cotik, Viviana Erica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; ArgentinaFil: Furman, Damián Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Bercovich, Ivan. University of California; Estados UnidosFil: Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina. Quantit; ArgentinaFil: Pérez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaCornell University2024-09info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/258637Valentini, Francisco Tomás; Cotik, Viviana Erica; Furman, Damián Ariel; Bercovich, Ivan; Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim; et al.; MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset; Cornell University; arXiv; 9-2024; 1-132331-8422CONICET DigitalCONICETenginfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://arxiv.org/abs/2409.05994info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.48550/arXiv.2409.05994info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-10-15T15:11:26Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/258637instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-10-15 15:11:26.763CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset
title MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset
spellingShingle MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset
Valentini, Francisco Tomás
INFORMATION RETRIEVAL
RESOURCES AND EVALUATION
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
NLP DATASETS
title_short MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset
title_full MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset
title_fullStr MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset
title_full_unstemmed MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset
title_sort MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset
dc.creator.none.fl_str_mv Valentini, Francisco Tomás
Cotik, Viviana Erica
Furman, Damián Ariel
Bercovich, Ivan
Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim
Pérez, Juan Manuel
author Valentini, Francisco Tomás
author_facet Valentini, Francisco Tomás
Cotik, Viviana Erica
Furman, Damián Ariel
Bercovich, Ivan
Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim
Pérez, Juan Manuel
author_role author
author2 Cotik, Viviana Erica
Furman, Damián Ariel
Bercovich, Ivan
Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim
Pérez, Juan Manuel
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv INFORMATION RETRIEVAL
RESOURCES AND EVALUATION
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
NLP DATASETS
topic INFORMATION RETRIEVAL
RESOURCES AND EVALUATION
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
NLP DATASETS
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/1.2
https://purl.org/becyt/ford/1
dc.description.none.fl_txt_mv Information retrieval (IR) is the task of finding relevant documents in response to a user query. Although Spanish is the second most spoken native language, current IR benchmarks lack Spanish data, hindering the development of information access tools for Spanish speakers. We introduce MessIRve, a large-scale Spanish IR dataset with around 730 thousand queries from Google’s autocomplete API and relevant documents sourced from Wikipedia. MessIRve’s queries reflect diverse Spanishspeaking regions, unlike other datasets that are translated from English or do not consider dialectal variations. The large size of the dataset allows it to cover a wide variety of topics, unlike smaller datasets. We provide a comprehensive description of the dataset, comparisons with existing datasets, and baseline evaluations of prominent IR models. Our contributions aim to advance Spanish IR research and improve information access for Spanish speakers.
Fil: Valentini, Francisco Tomás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
Fil: Cotik, Viviana Erica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina
Fil: Furman, Damián Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
Fil: Bercovich, Ivan. University of California; Estados Unidos
Fil: Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina. Quantit; Argentina
Fil: Pérez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
description Information retrieval (IR) is the task of finding relevant documents in response to a user query. Although Spanish is the second most spoken native language, current IR benchmarks lack Spanish data, hindering the development of information access tools for Spanish speakers. We introduce MessIRve, a large-scale Spanish IR dataset with around 730 thousand queries from Google’s autocomplete API and relevant documents sourced from Wikipedia. MessIRve’s queries reflect diverse Spanishspeaking regions, unlike other datasets that are translated from English or do not consider dialectal variations. The large size of the dataset allows it to cover a wide variety of topics, unlike smaller datasets. We provide a comprehensive description of the dataset, comparisons with existing datasets, and baseline evaluations of prominent IR models. Our contributions aim to advance Spanish IR research and improve information access for Spanish speakers.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-09
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/258637
Valentini, Francisco Tomás; Cotik, Viviana Erica; Furman, Damián Ariel; Bercovich, Ivan; Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim; et al.; MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset; Cornell University; arXiv; 9-2024; 1-13
2331-8422
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/258637
identifier_str_mv Valentini, Francisco Tomás; Cotik, Viviana Erica; Furman, Damián Ariel; Bercovich, Ivan; Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim; et al.; MessIRve: A Large-Scale Spanish Information Retrieval Dataset; Cornell University; arXiv; 9-2024; 1-13
2331-8422
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv eng
language eng
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://arxiv.org/abs/2409.05994
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.48550/arXiv.2409.05994
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Cornell University
publisher.none.fl_str_mv Cornell University
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1846083262593630208
score 13.22299