CoSPLADE : Adaptation d'un Modèle Neuronal Basé sur des Représentations Parcimonieuses pour la Recherche d'Information Conversationnelle - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

CoSPLADE : Adaptation d'un Modèle Neuronal Basé sur des Représentations Parcimonieuses pour la Recherche d'Information Conversationnelle

Résumé

La recherche conversationnelle est une tâche qui vise à retrouver des documents à partir de la questioncourante de l'utilisateur ainsi que l'historique complet de la conversation. La plupart des méthodesantérieures sont basées sur une approche multi-étapes reposant sur une reformulation de la question.Cette étape de reformulation est critique, car elle peut conduire à un classement sous-optimal des do-cuments. D'autres approches ont essayé d'ordonner directement les documents, mais s'appuient pourla plupart sur un jeu de données contenant des pseudo-labels. Dans ce travail, nous proposons une tech-nique d'apprentissage à la fois “légère” et innovante pour un modèle contextualisé d'ordonnancementbasé sur SPLADE. En s'appuyant sur les représentations parcimonieuses de SPLADE, nous montronsque notre modèle, lorsqu'il est combiné avec le modèle de ré-ordonnancement T5Mono, obtient desrésultats qui sont compétitifs avec ceux obtenus par les participants des campagnes d'évaluation TRECCAsT 2020 et 2021. Le code source est disponible sur https://github.com/anonymous.
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Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04131548 , version 1 (20-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04131548 , version 1

Citer

Nam Le Hai, Thomas Gerald, Thibault Formal, Jian-Yun Nie, Benjamin Piwowarksi, et al.. CoSPLADE : Adaptation d'un Modèle Neuronal Basé sur des Représentations Parcimonieuses pour la Recherche d'Information Conversationnelle. 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, 2023, Paris, France. pp.207-212. ⟨hal-04131548⟩
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