論文の概要: A Surprisingly Simple yet Effective Multi-Query Rewriting Method for Conversational Passage Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18960v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 07:43:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 21:11:29.145711
• Title: A Surprisingly Simple yet Effective Multi-Query Rewriting Method for Conversational Passage Retrieval
• Title（参考訳）: 会話パス検索のための驚くほどシンプルで効果的なマルチクエリ書き換え法
• Authors: Ivica Kostric, Krisztian Balog,
• Abstract要約: 本稿では,複数のクエリを生成するためのニューラルクエリリライターを提案する。 ビーム検索アルゴリズムの動作方法を活用し、追加コストなしで複数のクエリリライトを生成できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.389703823471574
• License:
• Abstract: Conversational passage retrieval is challenging as it often requires the resolution of references to previous utterances and needs to deal with the complexities of natural language, such as coreference and ellipsis. To address these challenges, pre-trained sequence-to-sequence neural query rewriters are commonly used to generate a single de-contextualized query based on conversation history. Previous research shows that combining multiple query rewrites for the same user utterance has a positive effect on retrieval performance. We propose the use of a neural query rewriter to generate multiple queries and show how to integrate those queries in the passage retrieval pipeline efficiently. The main strength of our approach lies in its simplicity: it leverages how the beam search algorithm works and can produce multiple query rewrites at no additional cost. Our contributions further include devising ways to utilize multi-query rewrites in both sparse and dense first-pass retrieval. We demonstrate that applying our approach on top of a standard passage retrieval pipeline delivers state-of-the-art performance without sacrificing efficiency.
• Abstract（参考訳）: 会話経路の検索は、しばしば過去の発話への参照の解決を必要とし、コア参照やエリプシスのような自然言語の複雑さに対処する必要があるため、困難である。 これらの課題に対処するために、事前訓練されたシーケンス対シーケンスのニューラルクエリ書き換え器は、会話履歴に基づいた単一の非コンテキスト化されたクエリを生成するために一般的に使用される。 従来の研究では、複数のクエリの書き直しを同じユーザ発話と組み合わせることで、検索性能に肯定的な影響を与えることが示されている。 本稿では,複数のクエリを生成するためのニューラルクエリリライターを提案する。 ビーム検索アルゴリズムの動作方法を活用し、追加コストなしで複数のクエリリライトを生成できます。 我々の貢献には、スパースとディープファーストパス検索の両方でマルチクエリの書き直しを利用する方法の考案も含まれます。 提案手法を標準経路探索パイプライン上に適用することで,効率を犠牲にすることなく最先端の性能を実現することを示す。

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