【SIGIR-AP 2023】A Comparative Study of Training Objectives for Clarification Facet Generation
前言介绍一下我们的第一个工作,该工作被SIGIR-AP2023接收。本文主要关注澄清式用户意图生成,我们对两种已有的生成方式(seq-pred,sep-min-perm)进行了研究,指出其中的弊端,并提出了三种新的生成方式(set-pred,seq-avg-perm,seq-set-pred),分析了五种生成方式的优点和缺点,为澄清式用户意图生成提供指导。五种生成方式,其实就五种训练+推理方式文章