論文の概要: Leveraging Query Resolution and Reading Comprehension for Conversational Passage Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08795v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 14:41:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 14:36:38.873101
• Title: Leveraging Query Resolution and Reading Comprehension for Conversational Passage Retrieval
• Title（参考訳）: 対話型パッセージ検索のためのクエリリゾリューションと可読化の活用
• Authors: Svitlana Vakulenko, Nikos Voskarides, Zhucheng Tu, Shayne Longpre
• Abstract要約: 本稿では,TREC CAsT 2020トラックでのUvA.ILPSグループ参加について述べる。 パイプラインは, (i) BM25を用いた初期検索モジュールと, (ii) BERTランキングモデルのスコアと, 通過検索のために調整された機械理解モデルのスコアを組み合わせた再ランクモジュールから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.490148466525755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes the participation of UvA.ILPS group at the TREC CAsT 2020 track. Our passage retrieval pipeline consists of (i) an initial retrieval module that uses BM25, and (ii) a re-ranking module that combines the score of a BERT ranking model with the score of a machine comprehension model adjusted for passage retrieval. An important challenge in conversational passage retrieval is that queries are often under-specified. Thus, we perform query resolution, that is, add missing context from the conversation history to the current turn query using QuReTeC, a term classification query resolution model. We show that our best automatic and manual runs outperform the corresponding median runs by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,TREC CAsT 2020トラックでのUvA.ILPSグループ参加について述べる。 経路探索パイプラインは, (i) BM25を用いた初期検索モジュールと, (ii) BERTランキングモデルのスコアと, 経路探索のために調整された機械理解モデルのスコアとを組み合わせた再ランクモジュールから構成される。 会話の通路検索における重要な課題は、クエリーがしばしば不特定であることだ。 そこで我々は,項分類クエリ解決モデルであるquretecを用いて,会話履歴から現在のターンクエリに欠落したコンテキストを追加してクエリ解決を行う。 最適自動走行とマニュアル走行は、対応する中央値走行を大きなマージンで上回っていることを示す。

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