論文の概要: A Use Case: Reformulating Query Rewriting as a Statistical Machine Translation Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13031v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 11:37:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 02:08:41.974612
• Title: A Use Case: Reformulating Query Rewriting as a Statistical Machine Translation Problem
• Title（参考訳）: 利用事例:統計的機械翻訳問題としての問合せ書き換えの再構成
• Authors: Abdullah Can Algan, Emre Y\"urekli, Aykut \c{C}ay{\i}r
• Abstract要約: 本稿では,アラビア語検索クエリの書き直しを学習する単言語機械翻訳モデルに基づくクエリ書き換えパイプラインを提案する。 本稿では、ユーザクエリとWebページのタイトル間のマッピングを作成するための前処理手順についても述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the most important challenges for modern search engines is to retrieve relevant web content based on user queries. In order to achieve this challenge, search engines have a module to rewrite user queries. That is why modern web search engines utilize some statistical and neural models used in the natural language processing domain. Statistical machine translation is a well-known NLP method among them. The paper proposes a query rewriting pipeline based on a monolingual machine translation model that learns to rewrite Arabic user search queries. This paper also describes preprocessing steps to create a mapping between user queries and web page titles.
• Abstract（参考訳）: 現代の検索エンジンにとって最も重要な課題の1つは、ユーザクエリに基づいて関連するWebコンテンツを検索することである。 この課題を達成するために、検索エンジンはユーザークエリを書き換えるモジュールを持っている。 そのため、現代ウェブ検索エンジンは自然言語処理領域で使用される統計モデルとニューラルモデルを利用している。 統計的機械翻訳はよく知られたNLP法である。 本稿では,アラビア語検索クエリの書き直しを学習する単言語機械翻訳モデルに基づくクエリ書き換えパイプラインを提案する。 本稿では、ユーザクエリとwebページタイトルのマッピングを作成する前処理手順についても述べる。

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