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वार्तालाप सहायक ट्रैक (CAsT) TREC 2019 के लिए एक नया ट्रैक है जो वार्तालाप जानकारी खोजने (CIS) अनुसंधान को सुविधा प्रदान करता है और वार्तालाप खोज प्रणालियों के लिए एक बड़े पैमाने पर पुन: उपयोग किए जाने योग्य परीक्षण संग्रह बनाने के लिए है। दस्तावेज़ संग्रह में TREC जटिल उत्तर पुनर्प्राप्ति (CAR) और Microsoft मशीन रीडिंग समझ (MARCO) डेटासेट से 38,426,252 अंश शामिल हैं। अस्सी जानकारी खोजने वाले संवाद (30 ट्रेन, 50 परीक्षण) औसतन 9 से 10 प्रश्न लंबे हैं। 30 प्रशिक्षण विषयों और 20 परीक्षण विषयों के लिए प्रासंगिकता आकलन प्रदान किए गए हैं। इस वर्ष 21 समूहों ने वार्तालाप क्वेरी समझने और रैंकिंग के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग करते हुए कुल 65 रन प्रस्तुत किए। विधियों में पारंपरिक पुनर्प्राप्ति आधारित विधियाँ, विशेषता आधारित लर्निंग-टू-रैंक, न्यूरल मॉडल, और ज्ञान संवर्धित विधियाँ शामिल हैं। प्रस्तुतियों में एक सामान्य विषय BERT-आधारित न्यूरल रीरैंकिंग विधियों का उपयोग है। प्रमुख विधियों ने दस्तावेज़ विस्तार, वार्तालाप क्वेरी विस्तार, और वार्तालाप क्वेरी फिर से लिखने के लिए जनरेटिव भाषा मॉडल (GPT-2) का भी उपयोग किया। परिणाम स्वतः प्रणालियों और उन उपायों के बीच एक अंतर दिखाते हैं जिन्हें मैन्युअल रूप से हल किए गए विचारों का उपयोग करते हैं, जिसमें सर्वश्रेष्ठ स्वचालित प्रणाली पर मैन्युअल फिर से लिखने की 35% सापेक्ष सुधार है।
Dalton इत्यादि (सोम,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।