注意力式历史选择在对话式信息搜索中的作用
信息检索
2021-02-09 v1
摘要
Siri 和 Alexa 等智能助手系统的兴起催生了对话式搜索，这是信息检索（IR）的一个研究方向，涉及交互式、迭代式的人机信息搜索对话。近期发布的 OR-QuAC 与 TCAsT19 数据集将研究聚焦于对话式搜索的检索方面，即利用对话搜索历史从大规模集合中抓取相关文档（段落）。当前针对这些数据集提出的模型在编码前通过将最后 N 轮追加到当前问题来将历史纳入检索。我们提出使用另一种历史选择方法，通过注意力机制动态选择并加权历史轮次以用于问题嵌入。我们方法的新颖性在于在开放检索设定下实验基于软注意力的历史选择方法。
引用
@article{arxiv.2102.03749,
title = {Role of Attentive History Selection in Conversational Information Seeking},
author = {Somil Gupta and Neeraj Sharma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.03749},
year = {2021}
}