論文の概要: Learning Contextual Retrieval for Robust Conversational Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19700v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 02:17:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.6655
• Title: Learning Contextual Retrieval for Robust Conversational Search
• Title（参考訳）: 頑健な会話探索のための文脈検索の学習
• Authors: Seunghan Yang, Juntae Lee, Jihwan Bang, Kyuhong Shim, Minsoo Kim, Simyung Chang,
• Abstract要約: ContextualRetrieverは、会話コンテキストを直接検索プロセスに組み込む新しいLLMベースのレトリバーである。 提案手法では,(1)対話履歴中の現在のクエリを強調表示するコンテキスト認識型埋め込み機構,(2)高品質なリライトクエリに基づく意図誘導型監視,(3)ベースLLMの生成能力を維持するためのトレーニング戦略を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.74877456870482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective conversational search demands a deep understanding of user intent across multiple dialogue turns. Users frequently use abbreviations and shift topics in the middle of conversations, posing challenges for conventional retrievers. While query rewriting techniques improve clarity, they often incur significant computational cost due to additional autoregressive steps. Moreover, although LLM-based retrievers demonstrate strong performance, they are not explicitly optimized to track user intent in multi-turn settings, often failing under topic drift or contextual ambiguity. To address these limitations, we propose ContextualRetriever, a novel LLM-based retriever that directly incorporates conversational context into the retrieval process. Our approach introduces: (1) a context-aware embedding mechanism that highlights the current query within the dialogue history; (2) intent-guided supervision based on high-quality rewritten queries; and (3) a training strategy that preserves the generative capabilities of the base LLM. Extensive evaluations across multiple conversational search benchmarks demonstrate that ContextualRetriever significantly outperforms existing methods while incurring no additional inference overhead.
• Abstract（参考訳）: 効果的な会話検索は、複数の対話のターンにまたがってユーザーの意図を深く理解する必要がある。 ユーザーはしばしば略語を使い、会話の途中でトピックをシフトし、従来のレトリバーに挑戦する。 クエリ書き換え技術は明快さを向上させるが、追加の自己回帰的なステップのために計算コストが大幅に向上することが多い。 さらに、LLMベースのレトリバーは高い性能を示すが、マルチターン設定におけるユーザの意図を追跡するように明示的に最適化されておらず、しばしばトピックのドリフトやコンテキストの曖昧さの下で失敗する。 これらの制約に対処するために,会話コンテキストを直接検索プロセスに組み込む新しいLLMベースのレトリバーであるContextualRetrieverを提案する。 提案手法では,(1)対話履歴中の現在のクエリを強調表示するコンテキスト認識型埋め込み機構,(2)高品質なリライトクエリに基づく意図誘導型監視,(3)ベースLLMの生成能力を維持するためのトレーニング戦略を紹介する。 複数の対話型検索ベンチマークによる広範囲な評価は、ContextualRetrieverが既存のメソッドを著しく上回り、追加の推論オーバーヘッドは発生しないことを示している。

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