論文の概要: Structures Facilitate Retrieve, Rerank, and Generate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03247v1
• Date: Tue, 02 Jun 2026 07:09:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.825878
• Title: Structures Facilitate Retrieve, Rerank, and Generate
• Title（参考訳）: 検索・参照・生成を行う構造
• Authors: Yeqin Zhang, Haomin Fu, Xujie Zhang, Cam-Tu Nguyen,
• Abstract要約: 文書地上対話システム(DGDS)は、外部文書からの知識を利用してドメイン固有のユーザー質問に答える。 本稿では,このような問題に体系的に対処するSF-Re2Gを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.039868951381164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Document-grounded dialogue systems (DGDS) utilize knowledge from external documents to answer domain-specific user questions. Existing solutions typically divide documents into independent passages for retrieval and response generation. This approach, however, neither makes good use of structural information within documents nor provides enough (document) context for knowledge selection and responses. This paper proposes SF-Re2G to address such issues systematically. Firstly, we seek to improve a passage representation by contrasting it with others of the same section, thus improving the retrieval performance. Secondly, a structure-enhanced reranker is built, leveraging the fact that multiple grounding passages of one dialog turn tend to be in the same neighborhood. Specifically, candidates from the retrieval are grouped into subgraphs according to the document structure. The reranker will rescore the candidate integrating its group information. Finally, the chosen passages are used for responses, taking into account the subgraph context for better generation. Experimental results on two DGDS datasets validate our method for both Chinese and English.
• Abstract（参考訳）: 文書地上対話システム(DGDS)は、外部文書からの知識を利用してドメイン固有のユーザー質問に答える。 既存のソリューションは通常、ドキュメントを検索と応答生成のための独立したパスに分割する。 しかし、このアプローチは文書内の構造情報をうまく利用したり、知識の選択や応答に十分な(文書)コンテキストを提供したりするものではない。 本稿では,このような問題に体系的に対処するSF-Re2Gを提案する。 まず,同じセクションの他のセクションと対比することで,経路表現の改善を図り,検索性能の向上を図る。 第二に、1つのダイアログの複数の接地通路が同じ近傍にある傾向があるという事実を活用する構造強化リランカが構築される。 具体的には、検索の候補を文書構造に従ってサブグラフにグループ化する。 リランカは、そのグループ情報を統合した候補を再評価する。 最後に、選択されたパスはレスポンスに使用され、より良い生成のためにサブグラフコンテキストを考慮に入れます。 2つのDGDSデータセットの実験結果から、中国語と英語の両方の手法が検証された。

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