会話型検索におけるクエリ書き換えのための多面的・自己整合的嗜好整合
arXiv cs.CL / 2026/4/9
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要点
- 本論文は、会話型クエリ書き換え（CQR）について、書き換えを単独で最適化するだけでは不十分であり、書き換えは検索結果の取得や応答生成への下流の影響を考慮すべきだと主張する。
- 3つの次元（書き換え、パッセージ検索、応答）にわたって自己整合的な嗜好整合データを構築する MSPA-CQR を提案し、より多様な書き換えクエリを生成する。
- この手法では、「プレフィックス誘導の多面的ダイレクト嗜好最適化」を用いて、学習中に3次元から得られる嗜好を学習し、調停する。
- 要旨に示された実験結果では、このアプローチが in-distribution および out-of-distribution の両設定で CQR の性能を向上させることが示され、より高い頑健性が期待できることを示唆している。
