The importance of tasks in information retrieval (IR) has been long argued for, addressed in different ways, often ignored, and frequently revisited. For decades, scholars made a case for the role that a user's task plays in how and why that user engages in search and what a search system should do to assist. But for the most part, the IR community has been too focused on query processing and assuming a search task to be a collection of user queries, often ignoring if or how such an assumption addresses the users accomplishing their tasks. With emerging areas of conversational agents and proactive IR, understanding and addressing users' tasks has become more important than ever before. In this paper, we provide various perspectives on where the state-of-the-art is with regard to tasks in IR, what are some of the bottlenecks in deriving and using task information, and how do we go forward from here. In addition to covering relevant literature, the paper provides a synthesis of historical and current perspectives on understanding, extracting, and addressing task-focused search. To ground ongoing and future research in this area, we present a new framing device for tasks using a tree-like structure and various moves on that structure that allow different interpretations and applications. Presented as a combination of synthesis of ideas and past works, proposals for future research, and our perspectives on technical, social, and ethical considerations, this paper is meant to help revitalize the interest and future work in task-based IR.


翻译:长期以来,人们一直主张信息检索任务的重要性,这种任务的重要性一直以不同的方式得到强调,而且往往被忽略,并经常重新加以讨论。几十年来,学者们就用户的任务在用户从事搜索的方式和原因以及搜索系统应如何提供帮助方面所发挥的作用提出了论据。但在大多数情况下,IR社区过于注重查询处理和承担搜索任务,以致于收集用户查询,往往忽视这种假设是否或如何涉及用户完成任务。随着对话代理人和积极主动的IR、理解和处理用户任务等新兴领域变得比以往任何时候更为重要。在本文件中,我们从各种角度看待用户的任务是如何和为什么进行搜索以及搜索系统应如何提供帮助。但是,IR社区过分注重查询处理和承担搜索任务的重要性,而不能把搜索任务作为收集相关文献,常常忽视这种假设是否或如何针对用户完成任务。随着对话代理人和积极主动的IR、了解和处理用户的任务变得比以往任何时候都更加重要。在本文件中,我们提出了一个新的任务框架,即如何使用像树一样的结构和未来各种研究的观点,如何得出任务,如何从现在和将来的角度看,如何从这个角度看,如何重新审视和如何重新审视我们的工作,以及今后如何进行这种社会研究,这种研究,这种研究,如何使过去的工作能够使过去的工作成为一种具有价值的考虑。

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信息检索杂志(IR)为信息检索的广泛领域中的理论、算法分析和实验的发布提供了一个国际论坛。感兴趣的主题包括对应用程序(例如Web,社交和流媒体,推荐系统和文本档案)的搜索、索引、分析和评估。这包括对搜索中人为因素的研究、桥接人工智能和信息检索以及特定领域的搜索应用程序。 官网地址:https://dblp.uni-trier.de/db/journals/ir/
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