Gen-IR @ SIGIR 2023: The First Workshop on Generative Information Retrieval

要約

生成的情報検索 (IR) は、複数の研究コミュニティ (情報検索、コンピューター ビジョン、自然言語処理、機械学習など) で大幅な成長を遂げており、一般の報道でも大きく取り上げられています。
理論的、経験的、および実際のユーザー向け製品がリリースされており、入力リクエストに応じてドキュメントを取得したり（生成を通じて）回答を直接生成したりできます。
私たちは、エンドツーエンドの生成モデルが単なるトレンドなのか、それとも一部の主張のように、IR のパラダイム変化なのかを調査したいと考えています。
これには、新しい指標、理論的根拠、評価方法、タスク定義、モデル、ユーザー インターフェイスなどが必要になります。このワークショップ (https://coda.io/@sigir/gen-ir) の目標は、以前に検討したジェネレーティブ IR に焦点を当てることです。
文書検索や直接的なグラウンデッド回答生成などの技術を利用できると同時に、ジェネレーティブ IR を推奨システムや要約などの新しい領域にどのように適用できるかについての議論と探求の場も提供します。ワークショップの形式は、ラウンドテーブルや基調講演を含む対話型です。
ミニカンファレンスの一方的な対話を避ける傾向があります。

要約(オリジナル)

Generative information retrieval (IR) has experienced substantial growth across multiple research communities (e.g., information retrieval, computer vision, natural language processing, and machine learning), and has been highly visible in the popular press. Theoretical, empirical, and actual user-facing products have been released that retrieve documents (via generation) or directly generate answers given an input request. We would like to investigate whether end-to-end generative models are just another trend or, as some claim, a paradigm change for IR. This necessitates new metrics, theoretical grounding, evaluation methods, task definitions, models, user interfaces, etc. The goal of this workshop (https://coda.io/@sigir/gen-ir) is to focus on previously explored Generative IR techniques like document retrieval and direct Grounded Answer Generation, while also offering a venue for the discussion and exploration of how Generative IR can be applied to new domains like recommendation systems, summarization, etc. The format of the workshop is interactive, including roundtable and keynote sessions and tends to avoid the one-sided dialogue of a mini-conference.

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