論文の概要: Conversations with Search Engines: SERP-based Conversational Response Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14162v2
• Date: Tue, 18 May 2021 06:40:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:18:46.104048
• Title: Conversations with Search Engines: SERP-based Conversational Response Generation
• Title（参考訳）: 検索エンジンとの会話:serpベースの会話応答生成
• Authors: Pengjie Ren, Zhumin Chen, Zhaochun Ren, Evangelos Kanoulas, Christof Monz, and Maarten de Rijke
• Abstract要約: 我々は、検索エンジンと対話するためのパイプラインを開発するために、適切なデータセット、検索・アズ・ア・会話(SaaC)データセットを作成します。 また、このデータセットを用いて、検索エンジンと対話するための最先端パイプライン(Conversations with Search Engines (CaSE))も開発しています。 CaSEは、サポートされたトークン識別モジュールとプリア・アウェア・ポインタージェネレータを導入することで最先端を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.1381159789032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address the problem of answering complex information needs by conversing conversations with search engines, in the sense that users can express their queries in natural language, and directly receivethe information they need from a short system response in a conversational manner. Recently, there have been some attempts towards a similar goal, e.g., studies on Conversational Agents (CAs) and Conversational Search (CS). However, they either do not address complex information needs, or they are limited to the development of conceptual frameworks and/or laboratory-based user studies. We pursue two goals in this paper: (1) the creation of a suitable dataset, the Search as a Conversation (SaaC) dataset, for the development of pipelines for conversations with search engines, and (2) the development of astate-of-the-art pipeline for conversations with search engines, the Conversations with Search Engines (CaSE), using this dataset. SaaC is built based on a multi-turn conversational search dataset, where we further employ workers from a crowdsourcing platform to summarize each relevant passage into a short, conversational response. CaSE enhances the state-of-the-art by introducing a supporting token identification module and aprior-aware pointer generator, which enables us to generate more accurate responses. We carry out experiments to show that CaSE is able to outperform strong baselines. We also conduct extensive analyses on the SaaC dataset to show where there is room for further improvement beyond CaSE. Finally, we release the SaaC dataset and the code for CaSE and all models used for comparison to facilitate future research on this topic.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザが自然言語でクエリを表現できるという意味で,検索エンジンと会話することで複雑な情報要求に答える問題に対処し,短いシステム応答から必要な情報を会話形式で直接受信する。 近年、会話エージェント(cas)や会話検索(cs)の研究など、同様の目標に向けた試みがいくつか行われている。 しかし、複雑な情報のニーズに対処しないか、あるいは概念フレームワークや実験室ベースのユーザリサーチの開発に限られている。 本稿では,(1)適切なデータセットの作成,(2)会話用パイプラインの開発のためのsaac(search as a conversation)データセット,(2)検索エンジンとの会話のための最先端パイプラインの開発,(2)このデータセットを用いた検索エンジンとの対話(case)という2つの目標を追求する。 SaaCはマルチターンの会話検索データセットに基づいて構築されており、クラウドソーシングプラットフォームから労働者を雇い、関連する各項目を短い会話応答にまとめる。 caseは、サポート対象のトークン識別モジュールとaprior-awareポインタジェネレータを導入することで、最先端の処理を強化します。 我々は,CaSEが強いベースラインより優れていることを示す実験を行った。 また、CaSE以外のさらなる改善の余地があるかを示すために、SaaCデータセットの広範な分析を行う。 最後に、我々は、CaSEのSaaCデータセットとコードと、このトピックに関する今後の研究を促進するために使用されるすべてのモデルをリリースする。

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