基于检索文档指导的对话式查询改写
计算与语言
2025-05-16 v5
摘要
对话式搜索寻求为给定问题在对话式问答中检索相关段落。对话式查询改写（CQR）通过改进原始查询以消除查询中的问题（如遗漏和指代），从而提高对话式搜索效果。以往的CQR方法侧重于模仿人类书写的查询，这可能并不总能产生有意义的检索结果。本文引入GuideCQR，一种通过利用初始检索文档中的关键信息来改写查询以进行CQR的框架。具体而言，GuideCQR从检索文档中提取关键词并生成预期答案，然后通过过滤将其与查询统一，以添加有用的信息来增强搜索过程。实验结果表明，我们提出的方法在多个数据集上实现了最先进的性能，优于以往的CQR方法。此外，我们展示了GuideCQR即使针对人类撰写的查询也能获得额外的性能提升。
引用
@article{arxiv.2407.12363,
title = {Conversational Query Reformulation with the Guidance of Retrieved Documents},
author = {Jeonghyun Park and Hwanhee Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.12363},
year = {2025}
}
备注
18 pages, 3 figures, 16 tables