論文の概要: QUEST: A Retrieval Dataset of Entity-Seeking Queries with Implicit Set Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11694v2
• Date: Wed, 31 May 2023 05:11:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 02:23:41.864839
• Title: QUEST: A Retrieval Dataset of Entity-Seeking Queries with Implicit Set Operations
• Title（参考訳）: quest: 暗黙のセット操作によるエンティティ参照クエリの検索データセット
• Authors: Chaitanya Malaviya, Peter Shaw, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova
• Abstract要約: QUESTは、暗黙のセット操作を備えた3357の自然言語クエリのデータセットである。 データセットは、クエリで言及された複数の制約と、ドキュメントの対応するエビデンスにマッチするようにモデルに挑戦する。 我々は,現代の検索システムを分析し,それらがこのようなクエリに苦しむ場合が多いことを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.70770411188946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Formulating selective information needs results in queries that implicitly specify set operations, such as intersection, union, and difference. For instance, one might search for "shorebirds that are not sandpipers" or "science-fiction films shot in England". To study the ability of retrieval systems to meet such information needs, we construct QUEST, a dataset of 3357 natural language queries with implicit set operations, that map to a set of entities corresponding to Wikipedia documents. The dataset challenges models to match multiple constraints mentioned in queries with corresponding evidence in documents and correctly perform various set operations. The dataset is constructed semi-automatically using Wikipedia category names. Queries are automatically composed from individual categories, then paraphrased and further validated for naturalness and fluency by crowdworkers. Crowdworkers also assess the relevance of entities based on their documents and highlight attribution of query constraints to spans of document text. We analyze several modern retrieval systems, finding that they often struggle on such queries. Queries involving negation and conjunction are particularly challenging and systems are further challenged with combinations of these operations.
• Abstract（参考訳）: 選択的な情報の定式化は、整合性、和合性、差分などの集合演算を暗黙的に指定するクエリの結果を必要とする。 例えば、"shorebirds that not sandpiper"や"science-fiction films shot in england"を探すことができる。 このような情報ニーズを満たす検索システムの能力を検討するために,wikipedia文書に対応するエンティティ群にマップする,暗黙のセット操作を伴う3357の自然言語クエリのデータセットquestを構築した。 データセットは、クエリで言及される複数の制約とドキュメント内の対応する証拠を一致させ、さまざまなセット操作を正しく実行するモデルに挑戦する。 データセットはWikipediaのカテゴリ名を使って半自動で構築される。 クエリは、個々のカテゴリから自動的に構成され、次にパラフレーズされ、クラウドワーカーによる自然さとフルエンシーについてさらに検証される。 クラウドワーカーはまた、ドキュメントに基づいてエンティティの関連性を評価し、ドキュメントテキストのスパンに対するクエリ制約の属性を強調する。 我々は,現代の検索システムを分析し,そのようなクエリに苦しむことが多いことを発見した。 否定と結合に関するクエリは特に困難であり、システムはこれらの操作の組み合わせでさらに挑戦される。

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