利用查询解析与阅读理解进行对话式段落检索
信息检索
2021-02-18 v1 计算与语言
摘要
本文描述了 UvA.ILPS 小组在 TREC CAsT 2020 赛道上的参与情况。我们的段落检索流水线包括 (i) 使用 BM25 的初始检索模块，以及 (ii) 将 BERT 排序模型分数与针对段落检索调整的机器理解模型分数相结合的重排序模块。对话式段落检索中的一个重要挑战是查询常欠指定。因此，我们执行查询解析，即使用 QuReTeC（一种术语分类查询解析模型）将对话历史中的缺失上下文添加到当前轮查询。我们展示了我们最佳自动与人工运行均以较大幅度优于相应的中位运行。
引用
@article{arxiv.2102.08795,
title = {Leveraging Query Resolution and Reading Comprehension for Conversational Passage Retrieval},
author = {Svitlana Vakulenko and Nikos Voskarides and Zhucheng Tu and Shayne Longpre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.08795},
year = {2021}
}
备注
TREC 2020