論文の概要: Supporting search engines with knowledge and context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06762v1
- Date: Fri, 12 Feb 2021 20:28:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-16 15:42:36.863419
- Title: Supporting search engines with knowledge and context
- Title（参考訳）: 知識と文脈による検索エンジン支援
- Authors: Nikos Voskarides
- Abstract要約: 本論文の第1部では,構造化知識をユーザによりアクセスしやすいものにする方法について検討する。
本論文の第2部では,インタラクティブな知識収集を改善する方法について考察する。
本論文の最後のパートでは,ニュース分野のプロフェッショナルライターを対象とした検索エンジンサポートに注目した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Search engines leverage knowledge to improve information access. In order to
effectively leverage knowledge, search engines should account for context,
i.e., information about the user and query. In this thesis, we aim to support
search engines in leveraging knowledge while accounting for context. In the
first part of this thesis, we study how to make structured knowledge more
accessible to the user when the search engine proactively provides such
knowledge as context to enrich search results. As a first task, we study how to
retrieve descriptions of knowledge facts from a text corpus. Next, we study how
to automatically generate knowledge fact descriptions. And finally, we study
how to contextualize knowledge facts, that is, to automatically find facts
related to a query fact. In the second part of this thesis, we study how to
improve interactive knowledge gathering. We focus on conversational search,
where the user interacts with the search engine to gather knowledge over large
unstructured knowledge repositories. We focus on multi-turn passage retrieval
as an instance of conversational search. We propose to model query resolution
as a term classification task and propose a method to address it. In the final
part of this thesis, we focus on search engine support for professional writers
in the news domain. We study how to support such writers create
event-narratives by exploring knowledge from a corpus of news articles. We
propose a dataset construction procedure for this task that relies on existing
news articles to simulate incomplete narratives and relevant articles. We study
the performance of multiple rankers, lexical and semantic, and provide insights
into the characteristics of this task.
- Abstract（参考訳）: 検索エンジンは知識を活用して情報アクセスを改善する。
知識を効果的に活用するために、検索エンジンはコンテキスト、すなわちユーザに関する情報とクエリを考慮すべきである。
この論文では、コンテキストを考慮に入れながら、知識を活用する検索エンジンのサポートを目指しています。
本論文の第1部では,検索結果を豊かにするための文脈などの知識を検索エンジンが積極的に提供する場合に,構造化知識をユーザによりアクセスしやすくする方法について検討する。
第1の課題として,テキストコーパスから知識事実の記述を取得する方法を検討する。
次に,知識事実の記述を自動生成する方法を検討する。
最後に、知識事実、すなわち、クエリ事実に関連する事実を自動的に発見する方法について検討する。
本論文の第2部では,インタラクティブな知識収集を改善する方法について考察する。
ユーザが検索エンジンと対話して,構造化されていない巨大な知識リポジトリ上で知識を収集する会話型検索に注目する。
会話検索の例としてマルチターンパス検索に重点を置いています。
用語分類タスクとしてクエリ解決のモデル化を提案し,それに対処する方法を提案する。
本論文の最後のパートでは,ニュース分野のプロフェッショナルライターを対象とした検索エンジンサポートに注目した。
本研究では,ニュース記事のコーパスから知識を探究することで,イベントナラティブ作成を支援する方法について検討する。
本研究では,既存のニュース記事から不完全なナラティブや関連記事をシミュレートするデータセット構築手順を提案する。
本研究では,複数のランチャーのパフォーマンス,語彙と意味について検討し,このタスクの特徴について考察する。
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