Fugu-MT 論文翻訳(概要): Backtracing: Retrieving the Cause of the Query

論文の概要: Backtracing: Retrieving the Cause of the Query

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03956v1
Date: Wed, 6 Mar 2024 18:59:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 13:54:42.684400
Title: Backtracing: Retrieving the Cause of the Query
Title（参考訳）: バックトレーシング:クエリーの原因を検索する
Authors: Rose E. Wang, Pawan Wirawarn, Omar Khattab, Noah Goodman, Dorottya Demszky
Abstract要約: 本稿では,ユーザクエリを最も引き起こす可能性のあるテキストセグメントをシステムで検索する,バックトラシングのタスクを紹介する。人気情報検索手法と言語モデリング手法のゼロショット性能を評価する。以上の結果から,後方追跡には改善の余地があり,新たな検索手法が必要であることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.715089044732362
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Many online content portals allow users to ask questions to supplement their understanding (e.g., of lectures). While information retrieval (IR) systems may provide answers for such user queries, they do not directly assist content creators -- such as lecturers who want to improve their content -- identify segments that _caused_ a user to ask those questions. We introduce the task of backtracing, in which systems retrieve the text segment that most likely caused a user query. We formalize three real-world domains for which backtracing is important in improving content delivery and communication: understanding the cause of (a) student confusion in the Lecture domain, (b) reader curiosity in the News Article domain, and (c) user emotion in the Conversation domain. We evaluate the zero-shot performance of popular information retrieval methods and language modeling methods, including bi-encoder, re-ranking and likelihood-based methods and ChatGPT. While traditional IR systems retrieve semantically relevant information (e.g., details on "projection matrices" for a query "does projecting multiple times still lead to the same point?"), they often miss the causally relevant context (e.g., the lecturer states "projecting twice gets me the same answer as one projection"). Our results show that there is room for improvement on backtracing and it requires new retrieval approaches. We hope our benchmark serves to improve future retrieval systems for backtracing, spawning systems that refine content generation and identify linguistic triggers influencing user queries. Our code and data are open-sourced: https://github.com/rosewang2008/backtracing.
Abstract（参考訳）: 多くのオンラインコンテンツポータルでは、ユーザーは自分の理解を補うために質問することができる(講義など)。情報検索(ir)システムは、そのようなユーザークエリに対する回答を提供するが、コンテンツ作成者(例えば、コンテンツを改善したい講師)が、ユーザーが質問をするために_ caused_するセグメントを識別するのを直接支援しない。本稿では,ユーザクエリの原因となるであろうテキストセグメントを検索する,バックトレースのタスクを紹介する。我々は、コンテンツ配信とコミュニケーションを改善する上でバックトラッキングが重要である3つの現実世界ドメインを定式化する。 (a)講義領域における学生の混乱 (b)ニュース記事領域の読者好奇心 (c)会話領域におけるユーザの感情そこで本研究では,bi-encoder,re-grade,plath-based method,chatgptなど,一般的な情報検索手法と言語モデリング手法のゼロショット性能を評価する。従来のirシステムは意味的に関連のある情報を検索する(例えば、"プロジェクション行列"の詳細は"複数回投影しても同じポイントになってしまうか?")が、しばしば因果関係のコンテキストを見逃す(例えば、講師は"プロジェクションは2回同じ回答を1つのプロジェクションと同じ回答を得る")。以上の結果から,バックトレッキングの改善の余地があり,新たな検索手法が求められている。当社のベンチマークは,ユーザクエリに影響を与えるコンテンツ生成と言語トリガの識別を改良した,バックトレッキングのための将来の検索システムの改善に役立てることを願っている。コードとデータはオープンソースです。 https://github.com/rosewang2008/backtracing。

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