プラグマティクス拡張と検索モデル学習による対話履歴検索の精度改善

DenseRetrievalはクエリ表現のみから関連文書を同定するため，対話履歴検索のようにクエリが短く含意が多い場面では「クエリ理解不足」が性能を制限する．本研究では，クエリのプラグマティクスをINTENT/BACKGROUND/CONSTRAINTSに分解して明示化し，それに基づいてクエリを拡張する検索手法を提案する．さらに，拡張クエリを用いて検索モデルを対照学習でファインチューニングし，拡張と検索モデル学習を一体で最適化する．提案法は単なる表層的rewriteと異なり，プラグマティクス要素単位で拡張を設計できる点に新規性がある．小～中規模モデルにおいて，プラグマティクス拡張により対話履歴検索の性能改善を確認した．