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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-09-12 10:55 網羅的情報検索のための大規模言語モデルを用いたサブトピック提示の評価 ○堀川達平・北山大輔（工学院大）  DE2024-8 |
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| 抄録 | （和） | 比較検討をした上で意思決定を行うような問題を前提として，その解決のために情報の網羅的な収集を行う，網羅性志向タスクとよばれる検索タスクが存在する． 網羅性志向タスクにおいて，ユーザは事前知識に乏しい場合が多く，終了目標やクエリ考案が課題となり，情報の網羅性を担保することは容易でない． そこで本研究では，網羅性志向タスクにおいて，ユーザが主要なコンテンツを押さえられることを目標とし，検索トピックに関するヒントを提示する手法を提案する． このヒントとは，検索トピックに関連するサブトピック，およびその説明であり，ユーザが情報を網羅的に収集するための主要な観点を指し示すものである． 本研究ではこのヒントを大規模言語モデルを用いて生成することで，事前にサブトピックを調査・収集したデータセットを構築せずとも，本手法が適用可能かを検証する． ヒント提示機能を付与した検索システムを用いた実験を行った結果，ヒント提示がある場合に検索クエリログがより網羅的であると判断されることがわかった． |
| （英） | There is a search task called an Recall-oriented tasks, in which exhaustive information is collected to solve a problem for which a decision is made after comparisons are made. In recall-oriented tasks, users often lack prior knowledge, and it is not easy to ensure the comprehensiveness of information because of the challenges of devising termination goals and queries. In this study, we propose a method for presenting hints about search topics in an recall-oriented tasks, with the goal of enabling the user to hold on to the main contents. These hints are subtopics related to the search topic and their explanations, and they point to the main viewpoints from which users can comprehensively collect information. By generating these hints using a large-scale language model, we verify the applicability of our method without constructing a dataset with previously researched and collected subtopics. Experimental results using a search system with a hinting function showed that the search query logs were judged to be more exhaustive when hints were provided. |
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| キーワード | （和） | 情報検索 / 網羅性志向タスク / サブトピック提示 / 大規模言語モデル / / / / |
| （英） | Information Retrieval / Recall-Oriented Tasks / Subtopic Presentation / Large-scale Language Model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 185, DE2024-8, pp. 25-30, 2024年9月. | |
| 資料番号 | DE2024-8 | |
| 発行日 | 2024-09-04 (DE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | DE2024-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE IPSJ-DBS IPSJ-IFAT |
| 開催期間 | 2024-09-11 - 2024-09-12 |
| 開催地（和） | 淡路夢舞台 |
| 開催地（英） | Awaji Yumebutai |
| テーマ（和） | ビッグデータを対象とした管理・情報検索・知識獲得および一般 |
| テーマ（英） | Bigdata management, information retrieval, knowledge discovery, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DE |
| 会議コード | 2024-09-DE-DBS-IFAT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 網羅的情報検索のための大規模言語モデルを用いたサブトピック提示の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of subtopic presentation using a large-scale language model for exploratory information retrieval |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報検索 / Information Retrieval |
| キーワード(2)（和/英） | 網羅性志向タスク / Recall-Oriented Tasks |
| キーワード(3)（和/英） | サブトピック提示 / Subtopic Presentation |
| キーワード(4)（和/英） | 大規模言語モデル / Large-scale Language Model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀川 達平 / Tappei Horikawa / ホリカワ タッペイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北山 大輔 / Daisuke Kitayama / キタヤマ ダイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-09-12 10:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | DE |
| 資料番号 | DE2024-8 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.185 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-09-04 (DE) |
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