論文の概要: Topic Propagation in Conversational Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14054v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 10:06:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:20:29.243805
• Title: Topic Propagation in Conversational Search
• Title（参考訳）: 会話検索における話題伝播
• Authors: I. Mele, C. I. Muntean, F. M. Nardini, R. Perego, N. Tonellotto, O. Frieder
• Abstract要約: 会話の文脈では、ユーザは、自然言語質問のシーケンスとして、多面的な情報を必要とすることを表現します。 筆者らは,2019 TREC Conversational Assistant Track (CAsT) フレームワークを用いて, (i) トピック認識発話の書き直し, (ii) 書き直された発話の候補節の検索, (iii) ニューラルネットワークによる候補節の再ランク付けを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a conversational context, a user expresses her multi-faceted information need as a sequence of natural-language questions, i.e., utterances. Starting from a given topic, the conversation evolves through user utterances and system replies. The retrieval of documents relevant to a given utterance in a conversation is challenging due to ambiguity of natural language and to the difficulty of detecting possible topic shifts and semantic relationships among utterances. We adopt the 2019 TREC Conversational Assistant Track (CAsT) framework to experiment with a modular architecture performing: (i) topic-aware utterance rewriting, (ii) retrieval of candidate passages for the rewritten utterances, and (iii) neural-based re-ranking of candidate passages. We present a comprehensive experimental evaluation of the architecture assessed in terms of traditional IR metrics at small cutoffs. Experimental results show the effectiveness of our techniques that achieve an improvement up to 0.28 (+93%) for P@1 and 0.19 (+89.9%) for nDCG@3 w.r.t. the CAsT baseline.
• Abstract（参考訳）: 会話的文脈において、ユーザは、多面的な情報を必要とすることを、自然言語の質問、すなわち発話のシーケンスとして表現する。 あるトピックから始まる会話は、ユーザの発話とシステム応答を通じて進化する。 会話における発話に関連する文書の検索は、自然言語のあいまいさと、発話間の話題の変化や意味的関係を検出することの難しさにより困難である。 2019 TREC Conversational Assistant Track (CAsT) フレームワークを採用して、モジュールアーキテクチャのパフォーマンスを実験する。 (i)話題対応の発話書き直し (ii)書き直し文の候補文の検索 (iii) 候補パスのニューラルベース再ランキング。 従来の赤外計測値から評価したアーキテクチャを,小さなカットオフで総合的に実験的に評価した。 実験の結果, p@1では0.28 (+93%) , ndcg@3 w.r.tでは 0.19 (+89.9%) の改善が得られた。

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