論文の概要: ZeQR: Zero-shot Query Reformulation for Conversational Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09384v3
• Date: Thu, 17 Oct 2024 18:53:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:22:22.497658
• Title: ZeQR: Zero-shot Query Reformulation for Conversational Search
• Title（参考訳）: ZeQR: 会話検索のためのゼロショットクエリ再構成
• Authors: Dayu Yang, Yue Zhang, Hui Fang,
• Abstract要約: 本稿では,対話型検索データからの監視を必要とせずに,従来の対話コンテキストに基づいてクエリを再構成する,ゼロショットクエリ再構成(あるいはクエリ書き換え)フレームワークを提案する。 具体的には、機械読解タスク用に設計された言語モデルを用いて、コア参照と省略という2つの共通の曖昧さを生クエリで明示的に解決する。 さらに、あいまいさが明確かつ積極的に解決されているため、説明可能性も向上し、クエリ意図の理解を効果的に強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.644235288057123
• License:
• Abstract: As the popularity of voice assistants continues to surge, conversational search has gained increased attention in Information Retrieval. However, data sparsity issues in conversational search significantly hinder the progress of supervised conversational search methods. Consequently, researchers are focusing more on zero-shot conversational search approaches. Nevertheless, existing zero-shot methods face three primary limitations: they are not universally applicable to all retrievers, their effectiveness lacks sufficient explainability, and they struggle to resolve common conversational ambiguities caused by omission. To address these limitations, we introduce a novel Zero-shot Query Reformulation (or Query Rewriting) (ZeQR) framework that reformulates queries based on previous dialogue contexts without requiring supervision from conversational search data. Specifically, our framework utilizes language models designed for machine reading comprehension tasks to explicitly resolve two common ambiguities: coreference and omission, in raw queries. In comparison to existing zero-shot methods, our approach is universally applicable to any retriever without additional adaptation or indexing. It also provides greater explainability and effectively enhances query intent understanding because ambiguities are explicitly and proactively resolved. Through extensive experiments on four TREC conversational datasets, we demonstrate the effectiveness of our method, which consistently outperforms state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 音声アシスタントの人気が高まっている中、会話検索は情報検索において注目を集めている。 しかし、会話探索におけるデータ空間の問題は、教師付き会話探索法の進歩を著しく妨げている。 その結果、研究者たちはゼロショットの会話検索アプローチに力を入れている。 しかしながら、既存のゼロショット法は、すべてのレトリバーに普遍的に適用できないこと、その有効性には十分な説明性がなく、欠落によって引き起こされる一般的な会話の曖昧さを解決するのに苦労していること、の3つの主要な制限に直面している。 これらの制約に対処するために、会話検索データからの監督を必要とせず、以前の対話コンテキストに基づいてクエリを再構成するZeQR(Zero-shot Query Reformulation)フレームワークを導入する。 具体的には、機械読解タスク用に設計された言語モデルを用いて、コア参照と省略という2つの共通の曖昧さを生クエリで明示的に解決する。 既存のゼロショット法と比較して,本手法は適応やインデックス付けを伴わずに任意のレトリバーに適用可能である。 さらに、あいまいさが明確かつ積極的に解決されているため、説明可能性も向上し、クエリ意図の理解を効果的に強化する。 4つのTREC会話データセットに関する広範な実験を通じて、我々の手法の有効性を実証し、最先端のベースラインを一貫して上回ることを示す。

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