論文の概要: History-Aware Conversational Dense Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16659v3
• Date: Tue, 28 May 2024 13:18:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 03:47:50.410682
• Title: History-Aware Conversational Dense Retrieval
• Title（参考訳）: 歴史を意識した会話難読度検索
• Authors: Fengran Mo, Chen Qu, Kelong Mao, Tianyu Zhu, Zhan Su, Kaiyu Huang, Jian-Yun Nie,
• Abstract要約: 本稿では,コンテキスト依存型クエリ再構成と監視信号の自動マイニングという2つのアイデアを取り入れた,履歴認識型会話用Dense Retrieval(HAConvDR)システムを提案する。 2つの公開対話型検索データセットの実験は、HAConvDRの履歴モデリング機能の改善を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.203399110612388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational search facilitates complex information retrieval by enabling multi-turn interactions between users and the system. Supporting such interactions requires a comprehensive understanding of the conversational inputs to formulate a good search query based on historical information. In particular, the search query should include the relevant information from the previous conversation turns. However, current approaches for conversational dense retrieval primarily rely on fine-tuning a pre-trained ad-hoc retriever using the whole conversational search session, which can be lengthy and noisy. Moreover, existing approaches are limited by the amount of manual supervision signals in the existing datasets. To address the aforementioned issues, we propose a History-Aware Conversational Dense Retrieval (HAConvDR) system, which incorporates two ideas: context-denoised query reformulation and automatic mining of supervision signals based on the actual impact of historical turns. Experiments on two public conversational search datasets demonstrate the improved history modeling capability of HAConvDR, in particular for long conversations with topic shifts.
• Abstract（参考訳）: 対話型検索は,ユーザとシステム間のマルチターンインタラクションを可能にすることで,複雑な情報検索を容易にする。 このようなインタラクションをサポートするには、過去の情報に基づいて優れた検索クエリを定式化するために、会話入力を包括的に理解する必要がある。 特に、検索クエリには、前の会話のターンから関連する情報を含めるべきである。 しかし、近年の会話高密度検索のアプローチは、主に、会話検索セッション全体を用いて訓練済みのアドホック検索を微調整することに頼っている。 さらに、既存のアプローチは、既存のデータセットにおける手動の監視信号の量によって制限される。 上記の課題に対処するため, 歴史的ターンの実際の影響に基づいて, 文脈決定型クエリ再構成と監視信号の自動マイニングという2つのアイデアを取り入れた, 歴史認識型会話用Dense Retrieval (HAConvDR) システムを提案する。 2つの公開会話検索データセットの実験は、HAConvDRの履歴モデリング機能の改善を実証している。

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