大規模言語モデルを用いた学術論文検索における

本論文では，学術論文検索におけるブーリアン型検索クエリの考案を支援するシステムを提案する．大規模言語モデルを活用し，「AND結合」「OR結合」「クエリ置換」「クエリ削除」の4つの操作パターンに基づくクエリ推薦と，その推薦理由を提示することで，ユーザが効率的にクエリを修正できる機能を提供する．本システムは少量のアノテーションデータを利用しており，ユーザの負担を抑えつつ柔軟なクエリ推薦を実現する．実験では，これらの操作パターンに基づくクエリ推薦において検索結果の再現率を向上させる語を提示できることを示した．