論文の概要: Automated Query Generation for Evidence Collection from Web Search Engines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08652v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 14:32:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:33:18.922031
• Title: Automated Query Generation for Evidence Collection from Web Search Engines
• Title（参考訳）: Web検索エンジンからのエビデンス収集のための自動クエリ生成
• Authors: Nestor Prieto-Chavana, Julie Weeds, David Weir
• Abstract要約: インターネット上で情報を探すことで、いわゆる事実を確認できることが広く受け入れられている。 このプロセスでは、事実に基づいて検索クエリを定式化し、それを検索エンジンに提示するためにファクトチェッカーが必要である。 まず,第1ステップ,問合せ生成の自動化が可能かどうかを問う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.642698101441705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is widely accepted that so-called facts can be checked by searching for information on the Internet. This process requires a fact-checker to formulate a search query based on the fact and to present it to a search engine. Then, relevant and believable passages need to be identified in the search results before a decision is made. This process is carried out by sub-editors at many news and media organisations on a daily basis. Here, we ask the question as to whether it is possible to automate the first step, that of query generation. Can we automatically formulate search queries based on factual statements which are similar to those formulated by human experts? Here, we consider similarity both in terms of textual similarity and with respect to relevant documents being returned by a search engine. First, we introduce a moderate-sized evidence collection dataset which includes 390 factual statements together with associated human-generated search queries and search results. Then, we investigate generating queries using a number of rule-based and automatic text generation methods based on pre-trained large language models (LLMs). We show that these methods have different merits and propose a hybrid approach which has superior performance in practice.
• Abstract（参考訳）: インターネット上で情報を探すことで、いわゆる事実を確認できることが広く受け入れられている。 このプロセスでは、事実に基づいて検索クエリを定式化し、検索エンジンに提示するファクトチェックが必要である。 そして、決定が下される前に、検索結果に関連し、信じがたい節を識別する必要がある。 このプロセスは、多くのニュースやメディア機関の副編集者によって毎日行われる。 ここでは,問合せ生成の最初のステップである問合せ生成の自動化が可能かどうかを問う。 人的専門家の定式化と類似した事実文に基づいて,検索クエリを自動的に定式化できるだろうか? 本稿では,テキストの類似性,および検索エンジンから返される関連文書の類似性について考察する。 まず,390件の事実文と関連する人文検索クエリと検索結果を含む中規模のエビデンス収集データセットを紹介する。 そこで本研究では,事前学習された大言語モデル(llms)に基づくルールベースおよび自動テキスト生成手法を用いて,クエリ生成について検討する。 これらの手法は異なる利点を有しており、実際に優れた性能を持つハイブリッドアプローチを提案する。

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