Improving Content Retrievability in Search with Controllable Query Generation

[nogawanogawa]

論文URL

https://arxiv.org/abs/2303.11648

著者

Gustavo Penha, Enrico Palumbo, Maryam Aziz, Alice Wang, Hugues Bouchard

会議

World Wide Web Conference 2023

背景

特定のアイテムを見つけたいというケースとは対称的に、探索的にアイテムを検索したいことがある。 しかし、検索ではクエリは特定の特定のアイテムを上位に表示してしまう傾向があり、検索バイアスがかかってしまう。

目的

• 探索的検索における検索可能性を向上させる

アプローチ

• CtrlQGen
  • クエリを裏で生成する
  • 生成したクエリを使用してRankerを調整したり、query suggestionで検索可能性を向上させる

ひとことメモ

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背景

特定のアイテムを見つけたいというケースとは対称的に、探索的にアイテムを検索したいことがある。 しかし、検索ではクエリは特定の特定のアイテムを上位に表示してしまう傾向があり、検索バイアスがかかってしまう。

従来(←のケース)は、さまざまなクエリを用いたとしても、一部のアイテムが検索でヒットしてしまう様子を表しており、探索的な検索において、アイテムの検索可能性は高められていない。

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目的

アプローチ

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CtrlQGen

最初に与えられたドキュメントから、情報を整理する。

整理した後に、クエリ生成を行うモデルに対するデータセットを作成する。 カラムが単体(narrow), 複数(broad), をランダムに単語を選んで作成する。 また、intentはLMにentityとqueryをinputにしてLMで出力するように学習する。

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結果