Sökmotorer spelar en viktig roll i vår vardag genom att hjälpa oss att hitta den information vi behöver. Men när vi lägger in en komplex fråga är resultaten ofta långt ifrån tillfredsställande. I detta arbete introducerar vi ett frågereformsystem baserat på ett neuralt nätverk som skriver om en fråga för att maximera antalet relevanta dokument som returneras. Vi tränar det här neurala nätverket med förstärkningsinlärning. Åtgärderna motsvarar att välja termer för att bygga en omformulerad fråga, och belöningen är dokumentet återkalla. Vi utvärderar vår strategi för tre datauppsättningar mot starka baslinjer och visar en relativ förbättring på 5-20% när det gäller återkallande. Dessutom presenterar vi en enkel metod för att uppskatta en konservativ övre gräns för en modell i en viss miljö och kontrollera att det fortfarande finns stort utrymme för förbättringar.
REF använder förstärkningslärandet för att omformulera frågan för att maximera antalet relevanta dokument som hämtas.
Task-Oriented Query Reformulation with Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}