論文の概要: Generative Query Reformulation Using Ensemble Prompting, Document Fusion, and Relevance Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17658v1
- Date: Mon, 27 May 2024 21:03:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 23:11:29.079187
- Title: Generative Query Reformulation Using Ensemble Prompting, Document Fusion, and Relevance Feedback
- Title（参考訳）: Ensemble Prompting, Document Fusion, Relevance Feedback を用いた生成クエリ再構成
- Authors: Kaustubh D. Dhole, Ramraj Chandradevan, Eugene Agichtein,
- Abstract要約: GenQREnsembleとGenQRFusionはゼロショット命令のパラフレーズを利用して複数のキーワードセットを生成し、検索性能を向上させる。
検索前設定ではnDCG@10で最大18%,検索後設定では9%の精度で検索効率を向上できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.661419320202787
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Query Reformulation (QR) is a set of techniques used to transform a user's original search query to a text that better aligns with the user's intent and improves their search experience. Recently, zero-shot QR has been a promising approach due to its ability to exploit knowledge inherent in large language models. Inspired by the success of ensemble prompting strategies which have benefited other tasks, we investigate if they can improve query reformulation. In this context, we propose two ensemble-based prompting techniques, GenQREnsemble and GenQRFusion which leverage paraphrases of a zero-shot instruction to generate multiple sets of keywords to improve retrieval performance ultimately. We further introduce their post-retrieval variants to incorporate relevance feedback from a variety of sources, including an oracle simulating a human user and a "critic" LLM. We demonstrate that an ensemble of query reformulations can improve retrieval effectiveness by up to 18% on nDCG@10 in pre-retrieval settings and 9% on post-retrieval settings on multiple benchmarks, outperforming all previously reported SOTA results. We perform subsequent analyses to investigate the effects of feedback documents, incorporate domain-specific instructions, filter reformulations, and generate fluent reformulations that might be more beneficial to human searchers. Together, the techniques and the results presented in this paper establish a new state of the art in automated query reformulation for retrieval and suggest promising directions for future research.
- Abstract（参考訳）: クエリリフォーム(QR)は、ユーザの本来の検索クエリを、ユーザの意図に合わせたテキストに変換し、検索エクスペリエンスを改善するための一連のテクニックである。
最近、ゼロショットQRは、大きな言語モデルに固有の知識を活用できるため、有望なアプローチである。
他のタスクに有利なアンサンブル戦略の成功にインスパイアされ、クエリのリフォームを改善することができるか検討する。
本稿では、ゼロショット命令のパラフレーズを利用して複数のキーワードセットを生成し、最終的に検索性能を向上させる2つのアンサンブルベースのプロンプト手法、GenQREnsembleとGenQRFusionを提案する。
さらに,人間ユーザをシミュレートする託宣や,「批判的」なLLMなど,さまざまなソースからの関連フィードバックを取り入れた検索後のバリエーションについても紹介する。
本研究は,nDCG@10で検索効率を最大18%向上し,複数ベンチマークでの検索後設定で9%向上することを示す。
そこで我々は,フィードバック文書の効果を調査し,ドメイン固有の命令を取り入れ,フィルタの改定を行い,人間の検索者にとってより有益であるような流動的な改定を生成する。
そこで本論文では,検索のための自動クエリ再構成手法の確立と今後の研究への道筋について提案する。
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