本論文は、情報検索(IR)システムのユーザーが、包括的な情報ニーズ(分析タスク)から、様々な重要な側面(サブトピック)をカバーする細かいクエリを効率的に開発できるよう支援するための対話型システム「QueryBuilder」を提案している。
QueryBuilderでは、英語の開発コーパスを効率的に探索し、ユーザーがクエリに関連する文章を選択・マークすることで、クエリの形成と洗練を行う。初期クエリ作成では、高速な確率的IRシステムを使用し、クエリ拡充では、文章の意味を捉えるBERT系の神経IRシステムを使用する。
実験の結果、初心者ユーザーでも10分以内の作業で有用な細かいクエリを作成できることが示された。また、クエリビルダーで作成したクエリを組み合わせることで、従来の方法に比べて12%程度性能が向上することが確認された。
QueryBuilderは、ユーザーの少ない労力で効率的にクエリを開発できる点で優れており、アナリストや研究者の情報検索プロセスを改善する可能性を示している。
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by Hemanth Kand... às arxiv.org 09-10-2024
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