論文の概要: Investigating Conversational Search Behavior For Domain Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04098v1
• Date: Tue, 10 Jan 2023 17:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 16:44:58.611808
• Title: Investigating Conversational Search Behavior For Domain Exploration
• Title（参考訳）: ドメイン探索のための会話探索行動の調査
• Authors: Phillip Schneider, Anum Afzal, Juraj Vladika, Daniel Braun and Florian Matthes
• Abstract要約: 本研究では,未知の情報景観を通したナビゲーションのオープンな探索行動について検討する。 5つの領域にわたる一般的な情報探索パターンを明らかにするために,統計解析とプロセスマイニング手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5512295869673147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational search has evolved as a new information retrieval paradigm, marking a shift from traditional search systems towards interactive dialogues with intelligent search agents. This change especially affects exploratory information-seeking contexts, where conversational search systems can guide the discovery of unfamiliar domains. In these scenarios, users find it often difficult to express their information goals due to insufficient background knowledge. Conversational interfaces can provide assistance by eliciting information needs and narrowing down the search space. However, due to the complexity of information-seeking behavior, the design of conversational interfaces for retrieving information remains a great challenge. Although prior work has employed user studies to empirically ground the system design, most existing studies are limited to well-defined search tasks or known domains, thus being less exploratory in nature. Therefore, we conducted a laboratory study to investigate open-ended search behavior for navigation through unknown information landscapes. The study comprised of 26 participants who were restricted in their search to a text chat interface. Based on the collected dialogue transcripts, we applied statistical analyses and process mining techniques to uncover general information-seeking patterns across five different domains. We not only identify core dialogue acts and their interrelations that enable users to discover domain knowledge, but also derive design suggestions for conversational search systems.
• Abstract（参考訳）: 会話検索は新しい情報検索パラダイムとして進化し、従来の検索システムからインテリジェント検索エージェントとの対話へと移行した。 この変化は探索的な情報探索の文脈に特に影響し、会話検索システムが未知の領域の発見を導く。 これらのシナリオでは、背景知識の不足のため、情報目標の表現が難しいことが多い。 会話インターフェイスは、情報要求を回避し、検索空間を狭めることで支援を提供することができる。 しかし,情報探索行動の複雑さのため,情報検索のための対話インタフェースの設計は依然として大きな課題である。 これまでの研究では、システム設計を実証的に基礎づけるためにユーザスタディを採用してきたが、既存の研究はよく定義された検索タスクや既知のドメインに限られており、自然界での探索は少ない。 そこで本研究では,未知の情報環境におけるナビゲーションのオープンエンド探索行動に関する実験研究を行った。 この研究は、テキストチャットインタフェースの検索に制限を受けた26人の参加者で構成された。 収集された対話の書き起こしに基づいて,統計解析とプロセスマイニング手法を適用し,5つの異なるドメインにわたる一般的な情報探索パターンを明らかにする。 我々は、ドメイン知識の発見を可能にするコア対話行為とその相互関係を識別するだけでなく、対話型検索システムの設計提案を導出する。

関連論文リスト

• A Survey of Conversational Search [44.09402706387407]
  会話検索における最近の進歩と今後の方向性について検討する。 これらのシステムの拡張において,大規模言語モデル(LLM)の統合を強調した。 我々は,現実のアプリケーションに対する洞察と,現在の対話型検索システムの堅牢な評価を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T01:54:46Z)
• Engineering Conversational Search Systems: A Review of Applications, Architectures, and Functional Components [4.262342157729123]
  本研究では,対話型検索システムの理論的研究と技術的実装の関連について検討する。 階層型アーキテクチャフレームワークを提案し,対話型検索システムの中核機能について説明する。 我々は,大規模言語モデルの急速な進歩を踏まえ,その能力,限界,今後の研究の方向性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T06:24:11Z)
• Social Commonsense-Guided Search Query Generation for Open-Domain Knowledge-Powered Conversations [66.16863141262506]
  本稿では,ソーシャルコモンセンスによってガイドされたインターネット検索クエリ生成に焦点を当てた新しいアプローチを提案する。 提案フレームワークは,トピックトラッキング,コモンセンス応答生成,命令駆動クエリ生成を統合することで,受動的ユーザインタラクションに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-22T16:14:56Z)
• From Data to Dialogue: Leveraging the Structure of Knowledge Graphs for Conversational Exploratory Search [4.861125297881693]
  本稿では,自然言語質問によるニュース記事探索のための知識駆動対話システムを提案する。 54名の被験者を対象に,グラフに基づく探索探索の有効性を実証的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T12:52:09Z)
• Search-Engine-augmented Dialogue Response Generation with Cheaply Supervised Query Production [98.98161995555485]
  応答生成のために,任意の検索エンジンから膨大な動的情報にアクセス可能な対話モデルを提案する。 コアモジュールとして、クエリプロデューサを使用して、対話コンテキストからクエリを生成して、検索エンジンと対話する。 R@1とR@5のレートを62.4%と74.8%で達成できることを示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-16T01:58:10Z)
• KETOD: Knowledge-Enriched Task-Oriented Dialogue [77.59814785157877]
  対話システム研究における既存の研究は、主にタスク指向の対話とチャットを独立したドメインとして扱う。 本研究では,タスク指向対話と知識ベースチップチャットを一つのモデルに効果的に統合する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T16:01:03Z)
• Knowledge-driven Answer Generation for Conversational Search [4.735500711531941]
  オープンドメイン会話検索のための知識駆動型回答生成手法を提案する。 会話全体のエンティティの知識グラフは、検索回答生成のバイアスに使用される。 実験により,提案手法が会話中のエンティティ知識をうまく活用できることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-14T14:35:54Z)
• BERT Embeddings Can Track Context in Conversational Search [5.3222282321717955]
  我々は,自然な方法で情報検索を支援する対話型検索システムを開発した。 システムは、質問が提示される状況を理解し、会話の現在の状態を追跡し、以前の質問や回答に対する言及を検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T22:02:24Z)
• A New Neural Search and Insights Platform for Navigating and Organizing AI Research [56.65232007953311]
  我々は、古典的なキーワード検索とニューラル検索を組み合わせた新しいプラットフォームであるAI Research Navigatorを導入し、関連する文献を発見し整理する。 本稿では,システム全体のアーキテクチャの概要と,文書分析,質問応答,検索,分析,専門家検索,レコメンデーションの構成要素について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-30T19:12:25Z)
• Conversations with Search Engines: SERP-based Conversational Response Generation [77.1381159789032]
  我々は、検索エンジンと対話するためのパイプラインを開発するために、適切なデータセット、検索・アズ・ア・会話(SaaC)データセットを作成します。 また、このデータセットを用いて、検索エンジンと対話するための最先端パイプライン(Conversations with Search Engines (CaSE))も開発しています。 CaSEは、サポートされたトークン識別モジュールとプリア・アウェア・ポインタージェネレータを導入することで最先端を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T13:07:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。