対話型検索のためのクエリ書き換えにおける大規模言語モデルの効果分析

対話型検索は，対話の最後に与えられるユーザの質問に適合する文書を検索するタスクであり，対話の文脈に依存した質問を適切に書き換えるクエリ書き換えが主要なアプローチの一つである．大規模言語モデル(LLM)によって作成したクエリ書き換えで学習する手法は提案されているが，どのような場面でどの程度有効かは十分に調べられていない．本研究では，LLMによる書き換えやそのデータを学習したモデルがどのような状況において有効であり，人手のデータを使う場合に比べてどのような性質があるかを調査した．実験の結果，LLMを利用すると元の質問との重複を避ける傾向にあり，元の質問から大きく書き換える必要のない事例を苦手とすることがわかった．QQ