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J-GLOBAL ID：202202226373438465   整理番号：22A1104873

法的,特許および健康領域にわたる連続適応ニューラル検索【JST・京大機械翻訳】

Continually Adaptive Neural Retrieval Across the Legal, Patent and Health Domain

著者 (1件)： Althammer Sophia (Institute for Information Systems Engineering, TU Wien, Vienna, Austria)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13186  ページ： 445-454  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文脈化言語モデルを用いた過去の神経検索手法は,情報検索(IR)における進歩を促進し,検索のための大きな有効性利得,主にWebドメイン[1,10,33]を示した。これは,大規模,オープンドメイン標識収集[6]のアベイラビリティにより可能になった。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報検索 ,  *アベイラビリティ ,  利得 ,  文脈 ,  有効性 ,  Web【情報システム】 ,  言語モデル

分類 (3件)： 検索技術  (AC06020S) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特許 ,  適応 ,  検索