論文の概要: From Data to Dialogue: Leveraging the Structure of Knowledge Graphs for
Conversational Exploratory Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05150v1
- Date: Sun, 8 Oct 2023 12:52:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 12:05:28.765252
- Title: From Data to Dialogue: Leveraging the Structure of Knowledge Graphs for
Conversational Exploratory Search
- Title(参考訳): データから対話へ:会話探索のための知識グラフの構造を活用する
- Authors: Phillip Schneider, Nils Rehtanz, Kristiina Jokinen and Florian Matthes
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.861125297881693
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Exploratory search is an open-ended information retrieval process that aims
at discovering knowledge about a topic or domain rather than searching for a
specific answer or piece of information. Conversational interfaces are
particularly suitable for supporting exploratory search, allowing users to
refine queries and examine search results through interactive dialogues. In
addition to conversational search interfaces, knowledge graphs are also useful
in supporting information exploration due to their rich semantic representation
of data items. In this study, we demonstrate the synergistic effects of
combining knowledge graphs and conversational interfaces for exploratory
search, bridging the gap between structured and unstructured information
retrieval. To this end, we propose a knowledge-driven dialogue system for
exploring news articles by asking natural language questions and using the
graph structure to navigate between related topics. Based on a user study with
54 participants, we empirically evaluate the effectiveness of the graph-based
exploratory search and discuss design implications for developing such systems.
- Abstract(参考訳): 探索探索(Exploratory search)は、特定の回答や情報を探すのではなく、トピックやドメインに関する知識を発見することを目的とした、オープンな情報検索プロセスである。
対話型インタフェースは探索検索をサポートするのに特に適しており、ユーザーはクエリを洗練し、対話型対話を通して検索結果を調べることができる。
対話型検索インタフェースに加えて、知識グラフは、データ項目の豊かな意味表現による情報探索を支援するのにも有用である。
本研究では,知識グラフと対話インタフェースを組み合わせて探索探索を行い,構造化情報と非構造化情報とのギャップを埋めることによる相乗効果を示す。
そこで本稿では,自然言語質問とグラフ構造を用いて,関連トピック間をナビゲートすることで,ニュース記事を探索する知識駆動対話システムを提案する。
54名の参加者によるユーザ調査に基づいて,探索探索の有効性を実証的に評価し,システム開発における設計上の意義について考察した。
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