論文の概要: Query-oriented Data Augmentation for Session Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03720v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 08:08:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 18:52:18.237109
• Title: Query-oriented Data Augmentation for Session Search
• Title（参考訳）: セッション検索のためのクエリ指向データ拡張
• Authors: Haonan Chen, Zhicheng Dou, Yutao Zhu, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: 本稿では,検索ログの強化とモデリングの強化を目的としたクエリ指向データ拡張を提案する。 検索コンテキストの最も重要な部分を変更することで補足的なトレーニングペアを生成する。 我々は、現在のクエリを変更するためのいくつかの戦略を開発し、その結果、様々な難易度で新しいトレーニングデータを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.84678750612754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling contextual information in a search session has drawn more and more attention when understanding complex user intents. Recent methods are all data-driven, i.e., they train different models on large-scale search log data to identify the relevance between search contexts and candidate documents. The common training paradigm is to pair the search context with different candidate documents and train the model to rank the clicked documents higher than the unclicked ones. However, this paradigm neglects the symmetric nature of the relevance between the session context and document, i.e., the clicked documents can also be paired with different search contexts when training. In this work, we propose query-oriented data augmentation to enrich search logs and empower the modeling. We generate supplemental training pairs by altering the most important part of a search context, i.e., the current query, and train our model to rank the generated sequence along with the original sequence. This approach enables models to learn that the relevance of a document may vary as the session context changes, leading to a better understanding of users' search patterns. We develop several strategies to alter the current query, resulting in new training data with varying degrees of difficulty. Through experimentation on two extensive public search logs, we have successfully demonstrated the effectiveness of our model.
• Abstract（参考訳）: 検索セッションにおけるコンテキスト情報のモデリングは、複雑なユーザ意図を理解する際に、ますます注目を集めている。 最近の手法はすべてデータ駆動であり、検索コンテキストと候補文書の関連性を特定するために、大規模な検索ログデータ上で異なるモデルを訓練している。 一般的なトレーニングパラダイムは、検索コンテキストを異なる候補文書と組み合わせて、クリックされていないドキュメントよりも高いランク付けを行うようにモデルをトレーニングすることである。 しかし、このパラダイムはセッションコンテキストとドキュメントの関係性の対称性を無視している。 本研究では,検索ログの強化とモデリングの強化を目的としたクエリ指向データ拡張を提案する。 我々は、検索コンテキストの最も重要な部分、すなわち現在のクエリを変更して補足的なトレーニングペアを生成し、生成したシーケンスを元のシーケンスと共にランク付けするようにモデルを訓練する。 このアプローチにより、セッションコンテキストが変化するにつれて、ドキュメントの関連性が異なる可能性があることを学び、ユーザの検索パターンをよりよく理解することが可能になる。 我々は、現在のクエリを変更するためのいくつかの戦略を開発し、その結果、様々な難易度で新しいトレーニングデータを得る。 2つの大規模な公開検索ログの実験を通じて,本モデルの有効性を実証した。

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