ECIR 2021：信息检索迈向对话时代

某中心学者Emine Yilmaz指出，未来用户将通过对话式交互精准获取所需信息，而非浏览冗长的结果列表。

对话式信息检索的兴起

作为伦敦大学学院计算机科学教授，Yilmaz长期参与欧洲信息检索会议（ECIR）。她观察到该领域对对话式信息检索的兴趣日益增长——即通过多轮对话优化查询。

“对话式信息检索是一个逐步兴起的领域，“Yilmaz表示，“如何构建与用户协同工作的交互系统？如何使这些系统具备主动性？这些问题正变得越来越重要。”

语音交互的技术挑战

在某中心Alexa购物团队的研究中，对话式信息检索是核心课题。与传统网络搜索引擎返回结果列表不同，语音服务用户不愿听取10-20条结果的播报，因此交互式查询优化能力至关重要。

Yilmaz解释道：“当前主要聚焦于预测用户满意度。通过分析用户与Alexa的交互行为演变，尝试检测或预测交互是否令人满意。”

数据稀缺下的解决方案

语音交互产生的数据量远少于网络交互。传统搜索中用户点击2个链接的行为同时揭示了其余18个链接的信息，而语音查询通常只返回单个结果，用户是否接受该结果的信息量有限。预测用户对未接触结果的满意度有助于填补数据空白。

系统评估与优化困境

Yilmaz指出：“构建更好的对话式信息检索系统需要量化’更好’的具体含义。目前缺乏与用户满意度高度相关、专为对话式信息检索设计的评估指标。”

未来发展方向

该领域正朝着系统在理解用户需求的基础上主动提问的方向发展。近年来大量研究致力于构建能够提出澄清问题、提供解释说明的系统，但相关技术仍处于早期阶段。

研究领域：信息检索与检索、对话式人工智能
技术标签：智能助手、学术合作