論文の概要: Dense Passage Retrieval in Conversational Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17507v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 19:39:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:33:16.355165
• Title: Dense Passage Retrieval in Conversational Search
• Title（参考訳）: 会話検索におけるDense Passage Retrieval
• Authors: Ahmed H. Salamah, Pierre McWhannel, Nicole Yan,
• Abstract要約: 本稿では,2つのエンコーダを用いて,リアルタイムに効率的にインデックス化およびクラスタ化が可能なコンテキスト埋め込みを生成する,高密度検索と呼ばれる新しい手法を提案する。 GPT2QR+DPRと呼ばれるエンドツーエンドの会話検索システムを提案する。 本研究は,会話検索におけるニューラルベース検索手法の研究の進展に寄与し,会話検索システムにおける検索精度向上における高密度検索の可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Information retrieval systems have traditionally relied on exact term match methods such as BM25 for first-stage retrieval. However, recent advancements in neural network-based techniques have introduced a new method called dense retrieval. This approach uses a dual-encoder to create contextual embeddings that can be indexed and clustered efficiently at run-time, resulting in improved retrieval performance in Open-domain Question Answering systems. In this paper, we apply the dense retrieval technique to conversational search by conducting experiments on the CAsT benchmark dataset. We also propose an end-to-end conversational search system called GPT2QR+DPR, which incorporates various query reformulation strategies to improve retrieval accuracy. Our findings indicate that dense retrieval outperforms BM25 even without extensive fine-tuning. Our work contributes to the growing body of research on neural-based retrieval methods in conversational search, and highlights the potential of dense retrieval in improving retrieval accuracy in conversational search systems.
• Abstract（参考訳）: 情報検索システムは伝統的に第一段階検索のためのBM25のような正確な用語マッチング手法に依存してきた。 しかし、近年のニューラルネットワーク技術の発展により、高密度検索と呼ばれる新しい手法が導入された。 このアプローチでは、デュアルエンコーダを使用してコンテキスト埋め込みを生成し、実行時にインデックス化とクラスタ化を効率的に行うことで、オープンドメイン質問回答システムにおける検索性能の向上を実現している。 本稿では,CAsTベンチマークデータセット上で実験を行うことにより,高密度検索手法を対話検索に適用する。 また,GPT2QR+DPRと呼ばれるエンドツーエンドの会話検索システムを提案する。 以上の結果より, 広範囲な微調整を伴わずとも, BM25の検索精度は良好であることが示唆された。 本研究は,会話検索におけるニューラルベース検索手法の研究の進展に寄与し,会話検索システムにおける検索精度向上における高密度検索の可能性を強調した。

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