論文の概要: Conversational Query Reformulation with the Guidance of Retrieved Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12363v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 07:39:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 18:07:45.425428
• Title: Conversational Query Reformulation with the Guidance of Retrieved Documents
• Title（参考訳）: 検索文書の指導による会話クエリの再構築
• Authors: Jeonghyun Park, Hwanhee Lee,
• Abstract要約: 本稿では,クエリの洗練にガイドドドキュメントを利用するフレームワークである GuideCQR を紹介する。 具体的には、キーワードを拡大し、再ランクされた文書から期待された回答を生成し、それらをフィルタリング処理で統一する。 実験の結果,ガイド付き文書によって強化されたクエリは,従来のCQR法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.438698005789677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational search seeks to retrieve relevant passages for the given questions in Conversational QA (ConvQA). Questions in ConvQA face challenges such as omissions and coreferences, making it difficult to obtain desired search results. Conversational Query Reformulation (CQR) transforms these current queries into de-contextualized forms to resolve these issues. However, existing CQR methods focus on rewriting human-friendly queries, which may not always yield optimal search results for the retriever. To overcome this challenge, we introduce GuideCQR, a framework that utilizes guided documents to refine queries, ensuring that they are optimal for retrievers. Specifically, we augment keywords, generate expected answers from the re-ranked documents, and unify them with the filtering process. Experimental results show that queries enhanced by guided documents outperform previous CQR methods. Especially, GuideCQR surpasses the performance of Large Language Model (LLM) prompt-powered approaches and demonstrates the importance of the guided documents in formulating retriever-friendly queries across diverse setups.
• Abstract（参考訳）: 会話検索は,会話QA(ConvQA)において,与えられた質問に対する関連項目の検索を試みる。 ConvQAの質問は、省略やコア推論といった課題に直面しており、望ましい検索結果を得るのが困難である。 Conversational Query Reformulation (CQR) は、現在のクエリを非コンテクスト化された形式に変換し、これらの問題を解決する。 しかし、既存のCQR手法では、人間に優しいクエリを書き換えることに重点を置いている。 この課題を克服するために、ガイドドドキュメントを利用してクエリを洗練し、検索者が最適であることを保証するフレームワークである GuideCQR を導入する。 具体的には、キーワードを拡大し、再ランクされた文書から期待された回答を生成し、それらをフィルタリング処理で統一する。 実験の結果,ガイド付き文書によって強化されたクエリは,従来のCQR法よりも優れていることがわかった。 特に、ガイドCQRは、LLM(Large Language Model)のプロンプト駆動アプローチの性能を超越し、多様なセットアップで検索に親しみやすいクエリを定式化する上で、ガイド付きドキュメントの重要性を実証している。

関連論文リスト

• Aligning Query Representation with Rewritten Query and Relevance Judgments in Conversational Search [32.35446999027349]
  我々は、より優れたクエリ表現モデルをトレーニングするために、リライトされたクエリと会話検索データの関連判断の両方を活用する。 提案したモデル --Query Representation Alignment Conversational Retriever(QRACDR)は、8つのデータセットでテストされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T17:14:36Z)
• BRIGHT: A Realistic and Challenging Benchmark for Reasoning-Intensive Retrieval [54.54576644403115]
  多くの複雑な実世界のクエリは、関連する文書を特定するために詳細な推論を必要とする。 BRIGHTは、関係する文書を検索するために、集中的推論を必要とする最初のテキスト検索ベンチマークである。 私たちのデータセットは、経済学、心理学、数学、コーディングなど、さまざまな領域にまたがる1,384の現実世界のクエリで構成されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T17:58:27Z)
• Selecting Query-bag as Pseudo Relevance Feedback for Information-seeking Conversations [76.70349332096693]
  情報検索対話システムは電子商取引システムで広く利用されている。 クエリバッグに基づくPseudo Relevance Feedback framework(QB-PRF)を提案する。 関連クエリを備えたクエリバッグを構築し、擬似シグナルとして機能し、情報検索の会話をガイドする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T08:10:32Z)
• ConvGQR: Generative Query Reformulation for Conversational Search [37.54018632257896]
  ConvGQRは、生成事前訓練された言語モデルに基づいて会話クエリを再構成する新しいフレームワークである。 本稿では,クエリ再構成と検索の両方を最適化する知識注入機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T01:45:06Z)
• Decomposing Complex Queries for Tip-of-the-tongue Retrieval [72.07449449115167]
  複雑なクエリは、コンテンツ要素(例えば、書籍の文字やイベント)、ドキュメントテキスト以外の情報を記述する。 この検索設定は舌の先端 (TOT) と呼ばれ、クエリと文書テキスト間の語彙的および意味的重複に依存するモデルでは特に困難である。 クエリを個別のヒントに分解し、サブクエリとしてルーティングし、特定の検索者にルーティングし、結果をアンサンブルすることで、このような複雑なクエリを扱うための、シンプルで効果的なフレームワークを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:43:40Z)
• CONQRR: Conversational Query Rewriting for Retrieval with Reinforcement Learning [16.470428531658232]
  本研究では,会話型質問を独立した質問に書き換えるクエリ書き換えモデルCONQRRを提案する。 CONQRR は最近のオープンドメイン CQA データセットで最先端の結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T01:40:30Z)
• Improving Query Representations for Dense Retrieval with Pseudo Relevance Feedback [29.719150565643965]
  本稿では,疑似関連性フィードバック(PRF)を用いて高密度検索のためのクエリ表現を改善する新しいクエリエンコーダであるANCE-PRFを提案する。 ANCE-PRF は BERT エンコーダを使用し、検索モデルである ANCE からクエリとトップ検索されたドキュメントを消費し、関連ラベルから直接クエリの埋め込みを生成する。 PRFエンコーダは、学習された注意機構でノイズを無視しながら、PRF文書から関連および補完的な情報を効果的にキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-30T18:10:26Z)
• Query Resolution for Conversational Search with Limited Supervision [63.131221660019776]
  本稿では,双方向トランスフォーマに基づくニューラルクエリ解決モデルQuReTeCを提案する。 我々はQuReTeCが最先端モデルより優れており、また、QuReTeCのトレーニングに必要な人為的なデータ量を大幅に削減するために、我々の遠隔監視手法が有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-24T11:37:22Z)
• Open-Retrieval Conversational Question Answering [62.11228261293487]
  オープン検索型対話型質問応答 (ORConvQA) の設定を導入する。 ORConvQAのエンド・ツー・エンドシステムを構築し,レトリバー,リランカ,およびすべてトランスフォーマーをベースとしたリーダを特徴とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T19:39:50Z)
• Multi-Stage Conversational Passage Retrieval: An Approach to Fusing Term Importance Estimation and Neural Query Rewriting [56.268862325167575]
  マルチステージアドホックIRシステムにクエリ再構成を組み込んだ会話経路検索(ConvPR)に取り組む。 本稿では,1項の重要度推定と2項のニューラルクエリ書き換えという2つの手法を提案する。 前者に対しては、周波数に基づく信号を用いて会話コンテキストから抽出した重要な用語を用いて会話クエリを拡張する。 後者では,会話クエリを,事前訓練されたシーケンス列列列モデルを用いて,自然な,スタンドアロンの,人間の理解可能なクエリに再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T14:30:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。