기존 검색기를 활용하기
일반적인 검색기는 독립된 질문을 입력으로 기대할 수 있다. 이를 대화마다 다시 학습시키는 비용을 줄이기 위해, 질문을 문맥에 맞게 재작성한 뒤 검색기에 전달하는 접근을 취한다.
독립형 질문으로 바꾸기
현재 질문과 앞선 대화를 함께 보고 문맥 밖에서도 이해할 수 있는 질문을 만든다. 대화의 내용을 모두 나열하는 것보다 현재 정보 요구를 검색 가능한 형태로 표현하는 것이 목적이다.
검색 결과를 보상으로
새 보상 함수를 사용해 검색 목표를 직접 최적화하는 강화 학습을 적용한다. 사람의 재작성 문장과 표현이 비슷한가만이 아니라 검색에 얼마나 도움이 되는가를 학습 기준으로 삼는다.
학습 조건의 비교
논문은 서로 다른 두 기존 검색기에서 효과를 평가했다. 다른 분포의 대화와 질문 재작성 감독이 없는 설정도 분석해 적용 조건에 따른 성능을 살폈다.