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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

RAGを用いた有用性の高い技術記事を推薦するモデルとデータセットの開発

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236060
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236060
efcac6ba-40de-4300-8777-e3dde6d1de2f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-6R-09.pdf IPSJ-Z86-6R-09.pdf (372.9 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル RAGを用いた有用性の高い技術記事を推薦するモデルとデータセットの開発
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
灘高等学校
著者所属
NII
著者名 竹内, 悠人

× 竹内, 悠人

竹内, 悠人

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菅原, 朔

× 菅原, 朔

菅原, 朔

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 LLMの台頭は,情報検索分野における文書とクエリの関連性評価及びRAGの性能に新たな可能性を提供している.従来、人の評価者に依存していたデータセット作成の自動化や,RAGを特定ドメインに特化させる研究が進む一方で,日本語文脈における高品質な技術記事の推薦は依然として困難である.本研究では,Web検索結果から高品質な技術記事を効率的に識別する新しい手法を提案し,質の高い情報への迅速なアクセスを支援することを目指す.具体的には,日本語技術記事の有用性を定義したデータセットの構築と,「関連性」「信頼性」「実用性」といった観点からRAGによる尺度化と評価を行い,技術記事の品質の高さを客観的に評価する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 439-440, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:24:39.358287
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