본 연구는 대화형 검색에서 사용자의 능동적인 표현을 활용하여 대화 시작 추천 시스템의 성능을 향상시키는 새로운 프레임워크인 PA-Bridge를 제안합니다.
PA-Bridge는 수동적으로 추천된 시작 표현과 능동적인 사용자 쿼리 간의 분포 차이를 해소하는 적대적 분포 정렬기를 사용하고, 의미론적 이산화기를 도입하여 인기 기반 편향을 완화합니다.
플랫폼에서 진행된 온라인 A/B 테스트 결과, PA-Bridge는 기능 침투율을 0.54% 향상시키고 사용자 활성 일수를 증가시키는 효과를 보였습니다.