論文の概要: AdaCQR: Enhancing Query Reformulation for Conversational Search via Sparse and Dense Retrieval Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01965v3
• Date: Fri, 03 Jan 2025 09:22:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:10:05.634087
• Title: AdaCQR: Enhancing Query Reformulation for Conversational Search via Sparse and Dense Retrieval Alignment
• Title（参考訳）: AdaCQR: SparseとDense Retrievalアライメントによる会話検索のためのクエリ再構成の強化
• Authors: Yilong Lai, Jialong Wu, Congzhi Zhang, Haowen Sun, Deyu Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,対話型検索再構成のための新しいフレームワークAdaCQRを提案する。 AdaCQRは、情報検索クエリの一般化性を向上させる。 TopiOCQAとQReCCデータセットの実験結果は、AdaCQRが既存のメソッドをより効率的なフレームワークで上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.62505706601199
• License:
• Abstract: Conversational Query Reformulation (CQR) has significantly advanced in addressing the challenges of conversational search, particularly those stemming from the latent user intent and the need for historical context. Recent works aimed to boost the performance of CQR through alignment. However, they are designed for one specific retrieval system, which potentially results in sub-optimal generalization. To overcome this limitation, we present a novel framework AdaCQR. By aligning reformulation models with both term-based and semantic-based retrieval systems, AdaCQR enhances the generalizability of information-seeking queries among diverse retrieval environments through a two-stage training strategy. Moreover, two effective approaches are proposed to obtain superior labels and diverse input candidates, boosting the efficiency and robustness of the framework. Experimental results on the TopiOCQA and QReCC datasets demonstrate that AdaCQR outperforms the existing methods in a more efficient framework, offering both quantitative and qualitative improvements in conversational query reformulation.
• Abstract（参考訳）: 会話クエリ改革(CQR)は,会話検索の課題,特に潜伏したユーザ意図と歴史的コンテキストの必要性に起因した課題に対処する上で,大きな進歩を遂げている。 近年の作業は、アライメントによるCQRの性能向上を目的としている。 しかし、それらは1つの特定の検索システムのために設計されており、潜在的に準最適一般化をもたらす可能性がある。 この制限を克服するために,新しいフレームワークAdaCQRを提案する。 AdaCQRは項ベースと意味に基づく検索システムの両方に再構成モデルを整合させることで、多種多様な検索環境における情報検索クエリの一般化性を2段階の学習戦略により強化する。 さらに、優れたラベルと多様な入力候補を得るための2つの効果的なアプローチを提案し、フレームワークの効率性と堅牢性を高めた。 TopiOCQAとQReCCデータセットの実験的結果は、AdaCQRが既存のメソッドをより効率的なフレームワークで上回り、会話クエリの修正における量的および質的な改善を提供することを示した。

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