論文の概要: How to Leverage Personal Textual Knowledge for Personalized Conversational Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16192v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 05:34:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 18:35:54.517539
• Title: How to Leverage Personal Textual Knowledge for Personalized Conversational Information Retrieval
• Title（参考訳）: パーソナライズされた会話情報検索のための個人的テキスト知識の活用方法
• Authors: Fengran Mo, Longxiang Zhao, Kaiyu Huang, Yue Dong, Degen Huang, Jian-Yun Nie,
• Abstract要約: 鍵となる約束は、パーソナルテキスト知識ベース(PTKB)がパーソナライズされた情報検索の有効性を向上させることである。 本稿では,PTKBから知識を抽出し,大規模言語モデル(LLM)を用いてクエリ再構成に利用するいくつかの方法について検討・検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.95983272862107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalized conversational information retrieval (CIR) combines conversational and personalizable elements to satisfy various users' complex information needs through multi-turn interaction based on their backgrounds. The key promise is that the personal textual knowledge base (PTKB) can improve the CIR effectiveness because the retrieval results can be more related to the user's background. However, PTKB is noisy: not every piece of knowledge in PTKB is relevant to the specific query at hand. In this paper, we explore and test several ways to select knowledge from PTKB and use it for query reformulation by using a large language model (LLM). The experimental results show the PTKB might not always improve the search results when used alone, but LLM can help generate a more appropriate personalized query when high-quality guidance is provided.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた会話情報検索(CIR)は、会話可能な要素とパーソナライズ可能な要素を組み合わせて、背景に基づくマルチターンインタラクションを通じて、様々なユーザの複雑な情報ニーズを満たす。 鍵となる約束は、個人のテキスト知識ベース(PTKB)が、検索結果がユーザのバックグラウンドとより関係があるため、CIRの有効性を改善することである。 しかし、PTKBはノイズが多く、PTKBのすべての知識が、手元にある特定のクエリに関連するわけではない。 本稿では,PTKB から知識を抽出し,それを大規模言語モデル (LLM) を用いてクエリ再構成に利用する方法を探索し,検証する。 実験の結果、PTKBは単独で使用すると検索結果を常に改善するわけではないが、高品質なガイダンスが提供されると、LLMはより適切なパーソナライズされたクエリを生成するのに役立つことがわかった。

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