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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2025
  4. 2025-NL-266

プロンプト最適化を用いた検索クエリと検索目標の関係性アノテーション

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2006081
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2006081
3430f248-d7c2-4f83-a5dd-fd0a6b981893
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL25266026.pdf IPSJ-NL25266026.pdf (924.3 KB)
 2027年12月8日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-12-08
タイトル
言語 ja
タイトル プロンプト最適化を用いた検索クエリと検索目標の関係性アノテーション
タイトル
言語 en
タイトル LLM-based Annotation of the Relationship Between Search Queries and Search Goals Using Prompt Optimization
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 情報抽出
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
トヨタ自動車株式会社
著者所属
トヨタ自動車株式会社
著者所属
トヨタ自動車株式会社
著者所属
トヨタ自動車株式会社
著者所属
名古屋大学
著者所属
名古屋大学
著者所属
名古屋大学
著者所属(英)
en
Toyota Motor Corporation
著者所属(英)
en
Toyota Motor Corporation
著者所属(英)
en
Toyota Motor Corporation
著者所属(英)
en
Toyota Motor Corporation
著者所属(英)
en
Nagoya Uniersity
著者所属(英)
en
Nagoya Uniersity
著者所属(英)
en
Nagoya Uniersity
著者名 中西,亮輔

× 中西,亮輔

中西,亮輔

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鈴木,結友

× 鈴木,結友

鈴木,結友

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鷲見,優一郎

× 鷲見,優一郎

鷲見,優一郎

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光田,英司

× 光田,英司

光田,英司

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二宮,由樹

× 二宮,由樹

二宮,由樹

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曽根,悠太郎

× 曽根,悠太郎

曽根,悠太郎

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三輪,和久

× 三輪,和久

三輪,和久

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 In recent years, large language models (LLMs) have attracted attention for their outstanding performance in many tasks such as translation and summarization. In services deployed in society, LLMs have replaced human work, and improved productivity. This paper reports the results of applying prompt optimization methods―Automatic Prompt Engineer and Automatic Prompt Optimization―to an annotation task labeling the relationship between search queries and search goals. We found that the performance of Claude 3.7 Sonnet is close to human performance (Cohen's Kappa coefficients are above 0.6) in labeling whether the words corresponding to the conceptual hierarchical relationship are included in search queries and whether the words corresponding to the attributes are as well.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In recent years, large language models (LLMs) have attracted attention for their outstanding performance in many tasks such as translation and summarization. In services deployed in society, LLMs have replaced human work, and improved productivity. This paper reports the results of applying prompt optimization methods―Automatic Prompt Engineer and Automatic Prompt Optimization―to an annotation task labeling the relationship between search queries and search goals. We found that the performance of Claude 3.7 Sonnet is close to human performance (Cohen's Kappa coefficients are above 0.6) in labeling whether the words corresponding to the conceptual hierarchical relationship are included in search queries and whether the words corresponding to the attributes are as well.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2025-NL-266, 号 26, p. 1-6, 発行日 2025-12-08
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-12-01 04:44:05.987755
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