对话式信息检索中用户模拟方法的现状
信息检索
2022-01-11 v1
摘要
对话式信息检索（CIR）是信息检索（IR）的一个新兴领域，处于交互式IR与面向开放领域信息需求的对话系统的交叉地带。为优化这些交互并提升用户体验，有必要通过考虑顺序异构的用户-系统交互来改进IR模型。强化学习已成为一种特别适合优化多领域顺序决策的范式，并最近出现在IR中。然而，通过强化学习在真实用户上训练这些系统并不可行。一种解决方案是在模拟真实用户行为的用户模拟上训练IR系统。我们的贡献有两点：1）综述面向信息获取的用户建模与用户模拟相关文献；2）探讨CIR背景下用户模拟的不同研究视角。
引用
@article{arxiv.2201.03435,
title = {State of the Art of User Simulation approaches for conversational information retrieval},
author = {Pierre Erbacher and Laure Soulier and Ludovic Denoyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.03435},
year = {2022}
}
备注
SIM4IR - Sigir Workshop 2021