利用维基百科概念在噪声文本中实现主动式信息检索

从用户历史中提取有用信息以清晰理解信息需求是主动式信息检索系统的关键特征。关于理解信息与相关性,维基百科可提供智能系统所需的背景知识。本工作探索了利用维基百科概念挖掘查询上下文如何改善噪声文本上的主动式信息检索。我们构建了两种使用实体链接将维基百科主题与相关性模型关联的模型。围绕播客片段检索任务的实验表明,维基百科概念中存在明确的相关性信号,而排序模型可通过融入这些概念提升精度。我们还发现对查询的背景上下文进行维基化有助于消除查询含义的歧义,进一步助力主动式信息检索。