생성적 상호참조 해결을 통한 대화형 검색 질의 재작성 개선 방법

유희재, 이상구

http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.11.1028

대화형 검색에서 쿼리 재구성은 맥락 의존적인 쿼리를 맥락에 독립적인 형태로 변환하여 기존의 검색기를 활용하는 방법이다. 기존 접근 방식은 주로 사전 학습된 언어 모델을 인간이 다시 쓴 쿼리를 사용해 파인 튜닝하거나, 대형 언어 모델을 이용해 현재 턴 쿼리의 생략과 모호성을 해결한다. 그러나 본 논문의 실험 결과에 따르면 기존 방법들은 여전히 상호참조 해결에 어려움을 겪는다. 이 논문은 1) 쿼리 내 상호참조 구절을 감지할 수 있는 모델의 훈련 가능성, 2) 감지된 상호참조 구절을 구체화할 수 있는 모델의 훈련 가능성을 연구한다. 각 질문에 답하기 위해 Detector와 Decoder라는 두 구성 요소를 고안하고, 실험을 통해 파인 튜닝된 각 모델이 질문 내의 다양한 형태의 상호참조 구절을 식별하고 이를 구체적인 표현으로 재구성하는 것이 가능함을 보인다. 따라서 본 논문에서는 가벼운 생성 모델을 통해 상호참조를 해결함으로써 대화형 검색 성능을 향상시키는 새로운 패러다임을 제안한다.