論文の概要: Generating Multi-Aspect Queries for Conversational Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19302v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 19:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 11:30:14.645070
• Title: Generating Multi-Aspect Queries for Conversational Search
• Title（参考訳）: 対話型検索のためのマルチアスペクトクエリの生成
• Authors: Zahra Abbasiantaeb, Simon Lupart, Mohammad Aliannejadi,
• Abstract要約: 同じ検索モデルでは,nDCG@3で1回以上のリライトクエリが85%向上することを示す。 本稿ではMQ4CSと呼ばれるマルチアスペクトクエリ生成・検索フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.974395116689502
• License:
• Abstract: Conversational information seeking (CIS) systems aim to model the user's information need within the conversational context and retrieve the relevant information. One major approach to modeling the conversational context aims to rewrite the user utterance in the conversation to represent the information need independently. Recent work has shown the benefit of expanding the rewritten utterance with relevant terms. In this work, we hypothesize that breaking down the information of an utterance into multi-aspect rewritten queries can lead to more effective retrieval performance. This is more evident in more complex utterances that require gathering evidence from various information sources, where a single query rewrite or query representation cannot capture the complexity of the utterance. To test this hypothesis, we conduct extensive experiments on five widely used CIS datasets where we leverage LLMs to generate multi-aspect queries to represent the information need for each utterance in multiple query rewrites. We show that, for most of the utterances, the same retrieval model would perform better with more than one rewritten query by 85% in terms of nDCG@3. We further propose a multi-aspect query generation and retrieval framework, called MQ4CS. Our extensive experiments show that MQ4CS outperforms the state-of-the-art query rewriting methods. We make our code and our new dataset of generated multi-aspect queries publicly available.
• Abstract（参考訳）: 会話情報探索システム(CIS)は、会話コンテキスト内のユーザの情報要求をモデル化し、関連する情報を検索することを目的としている。 会話コンテキストをモデル化する1つの主要なアプローチは、対話におけるユーザ発話を独立して表現するために書き換えることである。 最近の研究は、関連する用語で書き直された発話を拡大する利点を示している。 本研究では,発話の情報を複数アスペクトの書き直しクエリに分解することで,より効率的な検索性能が得られるという仮説を立てる。 これは、複数の情報ソースから証拠を収集する必要があるより複雑な発話では明らかであり、単一のクエリ書き換えやクエリ表現では、発話の複雑さを捉えることができない。 この仮説を検証するために、我々は広く使われている5つのCISデータセット上で広範囲に実験を行い、複数のクエリ書き換えで各発話に必要な情報を表現するためにLLMを用いてマルチアスペクトクエリを生成する。 ほとんどの発話に対して、同じ検索モデルは、nDCG@3で1回以上書き直されたクエリで85%向上することを示す。 さらに,MQ4CSと呼ばれるマルチアスペクトクエリ生成・検索フレームワークを提案する。 我々の広範な実験により、MQ4CSは最先端のクエリ書き換え方法よりも優れています。 コードと生成したマルチアスペクトクエリの新しいデータセットを公開しています。

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