論文の概要: Guided Transformer: Leveraging Multiple External Sources for Representation Learning in Conversational Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07548v1
• Date: Sat, 13 Jun 2020 03:24:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 20:50:31.373266
• Title: Guided Transformer: Leveraging Multiple External Sources for Representation Learning in Conversational Search
• Title（参考訳）: Guided Transformer:会話検索における表現学習のための複数の外部ソースの活用
• Authors: Helia Hashemi, Hamed Zamani, W. Bruce Croft
• Abstract要約: あいまいなクエリやフェースドクエリに対する質問を明確にすることは,様々な情報検索システムにおいて有用な手法として認識されている。 本稿では,トランスフォーマーネットワークが学習した表現を,外部情報ソースからの新たなアテンション機構を用いて強化する。 実験では,検索の明確化のための公開データセットを用いて,競合するベースラインと比較して大きな改善点を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.64582291809485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Asking clarifying questions in response to ambiguous or faceted queries has been recognized as a useful technique for various information retrieval systems, especially conversational search systems with limited bandwidth interfaces. Analyzing and generating clarifying questions have been studied recently but the accurate utilization of user responses to clarifying questions has been relatively less explored. In this paper, we enrich the representations learned by Transformer networks using a novel attention mechanism from external information sources that weights each term in the conversation. We evaluate this Guided Transformer model in a conversational search scenario that includes clarifying questions. In our experiments, we use two separate external sources, including the top retrieved documents and a set of different possible clarifying questions for the query. We implement the proposed representation learning model for two downstream tasks in conversational search; document retrieval and next clarifying question selection. Our experiments use a public dataset for search clarification and demonstrate significant improvements compared to competitive baselines.
• Abstract（参考訳）: 曖昧あるいは対面した質問に対する質問の明確化は,様々な情報検索システム,特に帯域幅の制限された対話型検索システムにとって有用な手法として認識されている。 近年, 質問の分析と生成が研究されているが, 質問に対するユーザの回答の精度は比較的低い。 本稿では,会話の各項を重み付けする外部情報ソースからの新たな注意機構を用いて,トランスフォーマーネットワークが学習した表現を豊かにする。 質問の明確化を含む対話型検索シナリオにおいて,このガイドトランスモデルを評価した。 実験では、2つの外部ソースを使用し、上位に検索されたドキュメントと、クエリーに対する可能な様々な質問のセットを含む。 会話探索における2つの下流課題に対する表現学習モデル(文書検索と質問選択の明確化)を実装した。 実験では,検索の明確化のための公開データセットを用いて,競合するベースラインと比較して大きな改善点を示した。

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