Fugu-MT 論文翻訳(概要): High Quality Related Search Query Suggestions using Deep Reinforcement Learning

論文の概要: High Quality Related Search Query Suggestions using Deep Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04452v1
Date: Tue, 10 Aug 2021 05:22:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-11 23:12:17.725467
Title: High Quality Related Search Query Suggestions using Deep Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 深層強化学習を用いた高品質検索クエリの提案
Authors: Praveen Kumar Bodigutla
Abstract要約: The High Quality Related Search Query Suggestions” タスクは,リアルタイムで正確で,多様な,関連性の高い検索クエリを推奨することを目的としている。私たちは、ユーザが次に入力するクエリを予測するために、Deep Reinforcement Learningモデルをトレーニングします。報酬信号は、長期セッションベースのユーザフィードバック、構文的関連性、および生成されたクエリの自然性から成り立っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15229257192293202
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: "High Quality Related Search Query Suggestions" task aims at recommending search queries which are real, accurate, diverse, relevant and engaging. Obtaining large amounts of query-quality human annotations is expensive. Prior work on supervised query suggestion models suffered from selection and exposure bias, and relied on sparse and noisy immediate user-feedback (e.g., clicks), leading to low quality suggestions. Reinforcement Learning techniques employed to reformulate a query using terms from search results, have limited scalability to large-scale industry applications. To recommend high quality related search queries, we train a Deep Reinforcement Learning model to predict the query a user would enter next. The reward signal is composed of long-term session-based user feedback, syntactic relatedness and estimated naturalness of generated query. Over the baseline supervised model, our proposed approach achieves a significant relative improvement in terms of recommendation diversity (3%), down-stream user-engagement (4.2%) and per-sentence word repetitions (82%).
Abstract（参考訳）: The High Quality Related Search Query Suggestions” タスクは,リアルタイムで正確で,多様な,関連性の高い検索クエリを推奨する。大量のクエリ品質のヒューマンアノテーションを得ることは費用がかかる。教師付きクエリ提案モデルに関する以前の作業は選択バイアスと露出バイアスに苦しめられ、スリムでノイズの多い即時ユーザフィードバック(クリックなど)に依存していたため、品質が低かった。検索結果からの用語を用いてクエリを再構築するために使用される強化学習技術は、大規模産業アプリケーションに対するスケーラビリティに制限がある。高品質な検索クエリを推奨するために,ユーザが次に入力するクエリを予測するために,深い強化学習モデルをトレーニングする。報酬信号は、長期セッションベースユーザフィードバック、構文関連性、生成したクエリの自然性推定によって構成される。提案手法は,ベースライン教師モデルと比較して,レコメンデーションの多様性(3%),ダウンストリームユーザエンゲージメント(4.2%),センテンス毎の単語反復(82%)において,相対的に大きな改善を達成している。

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