論文の概要: Exposing Query Identification for Search Transparency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07701v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 20:19:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 13:20:36.692432
• Title: Exposing Query Identification for Search Transparency
• Title（参考訳）: 検索透明性のためのクエリの抽出
• Authors: Ruohan Li, Jianxiang Li, Bhaskar Mitra, Fernando Diaz, Asia J. Biega
• Abstract要約: 本稿では,検索システムの2つのクラスにおいて,クエリとドキュメントの役割を逆転させることにより,検索タスクとしてのEQIの実現可能性について検討する。 本研究では,クエリのランク付けの質を評価するための評価基準を導出するとともに,近似EQIの様々な実践的側面に着目した経験的分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.06545074617685
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Search systems control the exposure of ranked content to searchers. In many cases, creators value not only the exposure of their content but, moreover, an understanding of the specific searches where the content is surfaced. The problem of identifying which queries expose a given piece of content in the ranking results is an important and relatively under-explored search transparency challenge. Exposing queries are useful for quantifying various issues of search bias, privacy, data protection, security, and search engine optimization. Exact identification of exposing queries in a given system is computationally expensive, especially in dynamic contexts such as web search. In quest of a more lightweight solution, we explore the feasibility of approximate exposing query identification (EQI) as a retrieval task by reversing the role of queries and documents in two classes of search systems: dense dual-encoder models and traditional BM25 models. We then propose how this approach can be improved through metric learning over the retrieval embedding space. We further derive an evaluation metric to measure the quality of a ranking of exposing queries, as well as conducting an empirical analysis focusing on various practical aspects of approximate EQI.
• Abstract（参考訳）: 検索システムは、ランク付けされたコンテンツの検索者への露出を制御する。 多くの場合、クリエーターはコンテンツの露出だけでなく、コンテンツが表面化されている特定の検索の理解も重視している。 どのクェリがランク付け結果に特定のコンテントを露出させるかを特定する問題は、重要で比較的未検討の検索透明性の課題である。 クエリの公開は,検索バイアス,プライバシ,データ保護,セキュリティ,検索エンジン最適化といったさまざまな問題の定量化に有用だ。 特定のシステムにおけるクエリの正確な識別は、特にWeb検索のような動的コンテキストにおいて、計算コストが高い。 より軽量な解を求めるため,2種類の検索システムにおいて,クエリとドキュメントの役割を逆転させることにより,検索タスクとして近似型クエリ識別(EQI)の実現可能性を検討する。 次に,検索埋め込み空間上でのメトリック学習によって,このアプローチがいかに改善されるかを提案する。 さらに、クエリのランク付けの質を測定するための評価基準を導出するとともに、近似EQIの様々な実践的側面に着目した実証分析を行う。

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