对话式搜索中混合主动性与搜索策略的分析
信息检索
2021-09-14 v1 计算与语言
人机交互
摘要
用户与对话式搜索代理（CSAs）之间的信息寻求对话由多轮交互构成。虽然用户发起搜索会话，但理想情况下 CSA 应通过提供查询建议或请求查询澄清（即混合主动性）来获取用户反馈，从而有时在对话中占据主导。这创造了更具吸引力的对话式搜索的潜力，但由于巨大的交互空间以及不同交互的成本与收益之间的权衡，大幅增加了建模和评估此类场景的复杂性。在本文中，我们提出一个对话式搜索模型——并从中实例化不同的已观测对话式搜索策略，其中代理引出：(i) 先反馈，或 (ii) 后反馈。利用 49 个 TREC WebTrack 主题，我们进行分析比较这些不同策略与不同混合主动性方法（(i) 查询建议 vs. (ii) 查询澄清）的结合效果。我们的分析揭示不存在优越或主导的组合，而是表明查询澄清在首先询问时更好，而查询建议在呈现结果后询问时更好。我们还表明最佳策略与方法取决于查询与给出反馈的相对成本之间的权衡、初始查询的性能、每次查询的判定数以及所需的总收益量。尽管本工作凸显了分析 CSA 所涉及的复杂性与挑战，它为在批量/离线环境下评估对话策略与对话式搜索代理提供了基础。
引用
@article{arxiv.2109.05955,
title = {Analysing Mixed Initiatives and Search Strategies during Conversational Search},
author = {Mohammad Aliannejadi and Leif Azzopardi and Hamed Zamani and Evangelos Kanoulas and Paul Thomas and Nick Craswel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05955},
year = {2021}
}
备注
Accepted in CIKM 2021