論文の概要: Estimating the Usefulness of Clarifying Questions and Answers for Conversational Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11463v1
• Date: Sun, 21 Jan 2024 11:04:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 16:20:57.663355
• Title: Estimating the Usefulness of Clarifying Questions and Answers for Conversational Search
• Title（参考訳）: 会話探索における質問と回答の明確化の有用性の推定
• Authors: Ivan Sekuli\'c, Weronika {\L}ajewska, Krisztian Balog, Fabio Crestani
• Abstract要約: 本稿では,質問を明確化するための回答処理手法を提案する。 具体的には,利用者が提示した質問と回答の提示による有用性を評価するための分類器を提案する。 その結果, 強い非混合開始基線よりも顕著な改善が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.0363715044341
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While the body of research directed towards constructing and generating clarifying questions in mixed-initiative conversational search systems is vast, research aimed at processing and comprehending users' answers to such questions is scarce. To this end, we present a simple yet effective method for processing answers to clarifying questions, moving away from previous work that simply appends answers to the original query and thus potentially degrades retrieval performance. Specifically, we propose a classifier for assessing usefulness of the prompted clarifying question and an answer given by the user. Useful questions or answers are further appended to the conversation history and passed to a transformer-based query rewriting module. Results demonstrate significant improvements over strong non-mixed-initiative baselines. Furthermore, the proposed approach mitigates the performance drops when non useful questions and answers are utilized.
• Abstract（参考訳）: 複合対話型検索システムにおいて,質問の構築と生成を目的とした研究が広く行われているが,質問に対するユーザの回答の処理と理解を目的とした研究は少ない。 そこで本研究では,従来の質問に答えを付加して検索性能を低下させるような従来の作業から脱却し,回答処理をシンプルかつ効果的に行う方法を提案する。 具体的には,ユーザに提示された質問と回答の有効性を評価するための分類器を提案する。 会話履歴に有用な質問や回答が付加され、トランスフォーマーベースのクエリ書き換えモジュールに渡される。 その結果,非混合イニシアティブベースラインが大幅に改善した。 さらに,提案手法は,非有用な質問や回答を利用する場合のパフォーマンス低下を軽減する。

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