292315記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 長文内の情報検索：語群クラスタリングによる意味強化（INFORMATION RETRIEVAL IN LONG DOCUMENTS: WORD CLUSTERING APPROACH FOR IMPROVING SEMANTICS）
2 分で読了
0 views

長文内の情報検索：語群クラスタリングによる意味強化

（INFORMATION RETRIEVAL IN LONG DOCUMENTS: WORD CLUSTERING APPROACH FOR IMPROVING SEMANTICS）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下から「長文の検索にAIを使え」と言われましたが、正直どこから手を付ければ良いか分かりません。要するに現場で成果が出る方法を知りたいのですが、簡単に教えていただけますか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まず結論だけ端的に言うと、長い文章の検索精度を上げる近道は「単語の意味をまとめて扱う仕組み」を作ることなんですよ。これから現場感と投資対効果を意識して、3つの要点に分けて説明しますね。

田中専務

「単語をまとめる仕組み」とは何でしょうか。うちの現場では同じ事を言い回しで表現することが多く、キーワード検索だと見落としが出るのは分かりますが、具体的にどう変わるのですか？

AIメンター拓海

良い視点ですね。イメージとしては、似た意味を持つ単語を1つの

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
wav2vec 2.0 を用いた連合学習による自動音声認識
（Federated Learning for ASR based on wav2vec 2.0）
次の記事
Web規模の訓練データセットへの毒入りは実用的である
（Poisoning Web-Scale Training Datasets is Practical）
関連記事
Knowledge-driven Meta-learning for CSI Feedback
（Knowledge-driven Meta-learning for CSI Feedback）
音声対話システムのための自然言語生成
（Natural Language Generation for Spoken Dialogue System using RNN Encoder-Decoder Networks）
SWEPO: Simultaneous Weighted Preference Optimization for Group Contrastive Alignment
（SWEPO: グループ対比整合のための同時重み付き選好最適化）
Stock 18における星の構成と星形成
（Stellar contents and Star formation in the young cluster Stock 18）
人工知能とアルゴリズム医療の時代における悪い知らせの伝達
（Breaking Bad News in the Era of Artificial Intelligence and Algorithmic Medicine）
スパース系同定のサンプル複雑性
（Sample Complexity of Sparse System Identification Problem）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
Kerrブラックホールのモデリング：基底学習、準正準振動数、球面—扁球面混成係数
（On modeling for Kerr black holes: Basis learning, QNM frequencies, and spherical-spheroidal mixing coefficients）
  • 論文研究
多言語ソース間モデル転移：何を共有するかを学ぶ
（Multi-Source Cross-Lingual Model Transfer: Learning What to Share）
  • 論文研究
無限Viterbiアライメントと減衰凸性
（The infinite Viterbi alignment and decay-convexity）
  • 論文研究
Steinに基づくニューラルサンプラー
（STEIN NEURAL SAMPLER）
  • 論文研究
二値化ニューラルネットワークに対する組合せ攻撃
（COMBINATORIAL ATTACKS ON BINARIZED NEURAL NETWORKS）
  • 論文研究
メタラーニングの全体像と経営への示唆
（Meta-Learning: A Survey）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む