論文の概要: Modeling Information Need of Users in Search Sessions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00861v1
- Date: Fri, 3 Jan 2020 15:25:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-14 18:03:41.198447
- Title: Modeling Information Need of Users in Search Sessions
- Title(参考訳): 検索セッションにおけるユーザニーズのモデル化
- Authors: Kishaloy Halder, Heng-Tze Cheng, Ellie Ka In Chio, Georgios Roumpos,
Tao Wu, Ritesh Agarwal
- Abstract要約: 本稿では,ユーザによって発行された過去のクエリの集合を利用するシーケンス・ツー・シーケンス・ベース・ニューラルアーキテクチャを提案する。
まず、我々のモデルを用いて、現在のクエリで重要で、次のクエリに保持される単語を予測する。
情報収集の直感的な戦略は,2つの大規模リアルタイム検索ログデータセットにおいて,これらのタスクにおいて優れた性能が得られることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.172625611483604
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Users issue queries to Search Engines, and try to find the desired
information in the results produced. They repeat this process if their
information need is not met at the first place. It is crucial to identify the
important words in a query that depict the actual information need of the user
and will determine the course of a search session. To this end, we propose a
sequence-to-sequence based neural architecture that leverages the set of past
queries issued by users, and results that were explored by them. Firstly, we
employ our model for predicting the words in the current query that are
important and would be retained in the next query. Additionally, as a
downstream application of our model, we evaluate it on the widely popular task
of next query suggestion. We show that our intuitive strategy of capturing
information need can yield superior performance at these tasks on two large
real-world search log datasets.
- Abstract(参考訳): ユーザは検索エンジンにクエリを発行し、生成した結果に望ましい情報を見つけようとする。
そもそも必要な情報が満たされない場合、彼らはこのプロセスを繰り返す。
ユーザの実際の情報要求を表現し,検索セッションの行程を決定するクエリにおいて,重要な単語を特定することが重要である。
そこで本研究では,ユーザによって発行された過去のクエリセットと,それらによって探索された結果を活用するシーケンス・ツー・シーケンス・ベース・ニューラルアーキテクチャを提案する。
まず、重要で次のクエリに保持される現在のクエリの単語を予測するために、モデルを採用します。
さらに,本モデルのダウンストリームアプリケーションとして,次のクエリ提案で広く普及しているタスクに基づいて評価を行った。
情報収集の直感的な戦略は,2つの大規模リアルタイム検索ログデータセットにおいて,これらのタスクにおいて優れた性能が得られることを示す。
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