論文の概要: Keyword Embeddings for Query Suggestion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08006v2
• Date: Mon, 23 Jan 2023 09:12:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 16:53:06.794776
• Title: Keyword Embeddings for Query Suggestion
• Title（参考訳）: クエリ提案のためのキーワード埋め込み
• Authors: Jorge Gab\'in, M. Eduardo Ares and Javier Parapar
• Abstract要約: 本稿では,科学文献に基づいて学習したキーワード提案タスクのための2つの新しいモデルを提案する。 我々の手法はWord2VecとFastTextのアーキテクチャに適応し、文書のキーワード共起を利用してキーワード埋め込みを生成する。 我々は,タスクのベースラインよりも大幅に改善された,最先端の単語と文の埋め込みモデルに対する提案を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7900158137749322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, search engine users commonly rely on query suggestions to improve their initial inputs. Current systems are very good at recommending lexical adaptations or spelling corrections to users' queries. However, they often struggle to suggest semantically related keywords given a user's query. The construction of a detailed query is crucial in some tasks, such as legal retrieval or academic search. In these scenarios, keyword suggestion methods are critical to guide the user during the query formulation. This paper proposes two novel models for the keyword suggestion task trained on scientific literature. Our techniques adapt the architecture of Word2Vec and FastText to generate keyword embeddings by leveraging documents' keyword co-occurrence. Along with these models, we also present a specially tailored negative sampling approach that exploits how keywords appear in academic publications. We devise a ranking-based evaluation methodology following both known-item and ad-hoc search scenarios. Finally, we evaluate our proposals against the state-of-the-art word and sentence embedding models showing considerable improvements over the baselines for the tasks.
• Abstract（参考訳）: 今日では、検索エンジンのユーザは、クエリの提案に頼って初期入力を改善している。 現在のシステムは、ユーザのクエリに対する語彙適応やスペル修正を推奨するのに非常に適しています。 しかし、ユーザのクエリから意味論的に関連のあるキーワードを提案するのに苦労することが多い。 詳細なクエリの構築は、法的検索や学術検索などのタスクにおいて重要である。 これらのシナリオでは、クエリの定式化中にユーザを導くためにキーワード提案メソッドが不可欠である。 本稿では,科学文献を用いたキーワード提案タスクのための2つの新しいモデルを提案する。 我々の手法はWord2VecとFastTextのアーキテクチャに適応し、文書のキーワード共起を利用してキーワード埋め込みを生成する。 また,これらのモデルとともに,学術論文にキーワードがどのように現れるかを活用した,特別に調整された負のサンプリング手法も提示する。 既知の検索シナリオとアドホックな検索シナリオの両方に従って,ランキングに基づく評価手法を考案する。 最後に,現状語と文の埋め込みモデルに対する提案を,タスクのベースラインよりも大幅に改善したことを示す。

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