Konversationell sökning är ett framväxande ämne i informationssökningsgemenskapen. En av de största utmaningarna för flerfaldig konversationssökning är att modellera konversationshistoriken för att svara på den aktuella frågan. Befintliga metoder antingen prepend historia vänder sig till den aktuella frågan eller använda komplicerade uppmärksamhetsmekanismer för att modellera historien. Vi föreslår en konceptuellt enkel men mycket effektiv strategi som kallas historiesvar inbäddning. Det möjliggör sömlös integrering av konversation historia i en konversationsfråga svar (ConvQA) modell byggd på BERT (Bidirective Encoder Representationer från Transformers). Vi förklarar först vår uppfattning att ConvQA är en förenklad men konkret inställning av konversationssökning, och sedan ger vi en allmän ram för att lösa ConvQA. Vi visar också på effektiviteten i vår strategi inom denna ram. Slutligen analyserar vi effekten av olika antal historik vänds under olika inställningar för att ge nya insikter i konversation historia modellering i ConvQA.
Tidigare arbete REF föreslog en "historia urval - historia modellering" ram för att hantera konversation historia i ConvQA.
BERT with History Answer Embedding for Conversational Question Answering
{'venue': "SIGIR'19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}