論文の概要: Search Engine and Recommendation System for the Music Industry built with JinaAI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03842v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 18:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 15:25:32.871357
• Title: Search Engine and Recommendation System for the Music Industry built with JinaAI
• Title（参考訳）: JinaAIによる音楽産業のための検索エンジンとレコメンデーションシステム
• Authors: Ishita Gopalakrishnan, Sanjjushri Varshini R, Ponshriharini V
• Abstract要約: Jina AIは、ニューラルネットワークを構築するためのMLOpsフレームワークである。 Jina AIは、与えられたクエリの検索エンジンのパフォーマンスの維持と向上に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the most intriguing debates regarding a novel task is the development of search engines and recommendation-based systems in the music industry. Studies have shown a drastic depression in the search engine fields, due to concerning factors such as speed, accuracy and the format of data given for querying. Often people face difficulty in searching for a song solely based on the title, hence a solution is proposed to complete a search analysis through a single query input and is matched with the lyrics of the songs present in the database. Hence it is essential to incorporate cutting-edge technology tools for developing a user-friendly search engine. Jina AI is an MLOps framework for building neural search engines that are utilized, in order for the user to obtain accurate results. Jina AI effectively helps to maintain and enhance the quality of performance for the search engine for the query given. An effective search engine and a recommendation system for the music industry, built with JinaAI.
• Abstract（参考訳）: 新たなタスクに関する最も興味深い議論の1つは、音楽産業における検索エンジンとレコメンデーションベースのシステムの開発である。 検索エンジンの分野では、クエリに与えられたデータの速度、正確性、フォーマットなどの要因により、劇的な落ち込みがあることが研究によって示されている。 題名のみに基づく楽曲検索の難しさに直面することが多いため,単一の問合せ入力による検索分析を完了させる解法が提案され,データベース内の曲の歌詞にマッチする。 したがって、ユーザフレンドリーな検索エンジンを開発するために最先端の技術ツールを組み込むことが不可欠である。 Jina AIは、ユーザーが正確な結果を得るために利用されるニューラルネットワークを構築するためのMLOpsフレームワークである。 jina aiは、与えられたクエリの検索エンジンのパフォーマンスの維持と向上に効果的に役立ちます。 効果的な検索エンジンと音楽産業のためのレコメンデーションシステムで、jinaaiで構築されている。

関連論文リスト

• The Essence of the Essence from the Web:The Metasearch Engine [0.0]
  Metasearch Engineは、複数の検索エンジンに並列にクエリをディスパッチすることで、ユーザの負担を軽減する。 これらのエンジンはウェブページのデータベースを所有しておらず、検索エンジン会社が保持するデータベースに検索語を送信する。 本稿では,典型的なメタサーチエンジンの動作について述べるとともに,異なるパラメータに基づいて従来の検索エンジンとメタサーチエンジンの比較研究を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T06:56:22Z)
• MMSearch: Benchmarking the Potential of Large Models as Multi-modal Search Engines [91.08394877954322]
  大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、AI検索エンジンにおいて目覚ましい進歩を遂げた。 しかし、AI検索エンジンとして機能するかどうかはまだ未定だ。 まず,マルチモーダル検索機能を備えた任意のLMMに対して,センシティブなパイプラインMMSearch-Engineを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T17:59:45Z)
• Exploring Query Understanding for Amazon Product Search [62.53282527112405]
  問合せ理解に基づくランキング機能がどのようにランキングに影響を及ぼすかを検討する。 ランク付けのためのクエリ理解に基づくマルチタスク学習フレームワークを提案する。 本研究は,Amazon Searchにおける実世界のシステムを用いた調査・調査である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T03:33:11Z)
• When Search Engine Services meet Large Language Models: Visions and Challenges [53.32948540004658]
  本稿では,大規模言語モデルと検索エンジンの統合が,両者の相互に利益をもたらすかどうかを詳細に検討する。 LLM(Search4LLM)の改良と,LLM(LLM4Search)を用いた検索エンジン機能の向上という,2つの主要な領域に注目した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T03:52:13Z)
• The Use of Generative Search Engines for Knowledge Work and Complex Tasks [26.583783763090732]
  Bing Copilotを使うタスクのタイプと複雑さをBing Searchと比較して分析する。 発見は、従来の検索エンジンよりも認知の複雑さが高い知識作業タスクのために、人々が生成検索エンジンを使用していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T18:17:46Z)
• Advancing the Search Frontier with AI Agents [6.839870353268828]
  複雑な検索タスクは、初歩的な事実発見や再定義のサポート以上のものを必要とする。 近年の人工人工知能(AI)の出現は、検索者にさらなる支援を提供する可能性がある。 この記事では、これらの問題とAIエージェントが検索システムの能力のフロンティアをいかに前進させているかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T13:43:22Z)
• Search-Engine-augmented Dialogue Response Generation with Cheaply Supervised Query Production [98.98161995555485]
  応答生成のために,任意の検索エンジンから膨大な動的情報にアクセス可能な対話モデルを提案する。 コアモジュールとして、クエリプロデューサを使用して、対話コンテキストからクエリを生成して、検索エンジンと対話する。 R@1とR@5のレートを62.4%と74.8%で達成できることを示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-16T01:58:10Z)
• NeuralSearchX: Serving a Multi-billion-parameter Reranker for Multilingual Metasearch at a Low Cost [4.186775801993103]
  検索結果をマージし、文章をハイライトする多目的大規模階調モデルに基づくメタサーチエンジンであるNeuralSearchXについて述べる。 我々の設計選択は、幅広い公開ベンチマークで最先端の結果に近づきながら、競争力のあるQPSを備えたよりコスト効率の高いシステムに繋がったことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T16:36:53Z)
• Tree-based Text-Vision BERT for Video Search in Baidu Video Advertising [58.09698019028931]
  ビデオ広告とユーザー検索をどう組み合わせるかがBaiduビデオ広告の中核となる課題だ。 モダリティのギャップのため、従来のクエリ・ツー・ビデオ検索よりも、クエリ・ツー・ビデオ検索の方がはるかに難しい。 我々は最近Baiduのダイナミックビデオ広告プラットフォームで開始されたツリーベースのコンボアテンションネットワーク(TCAN)について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T04:49:51Z)
• Boosting Search Engines with Interactive Agents [25.89284695491093]
  本稿では,文脈的クエリ改善のためのメタストラテジーを学習するエージェントの設計における第一歩について述べる。 エージェントには単純だが効果的な検索操作者がいて、クエリや検索結果のきめ細やかで透明な制御を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T13:11:57Z)
• On the Social and Technical Challenges of Web Search Autosuggestion Moderation [118.47867428272878]
  自動提案は通常、検索ログと文書表現のコーパスに基づいてトレーニングされた機械学習(ML)システムによって生成される。 現在の検索エンジンは、このような問題のある提案を抑えるのに、ますます熟練している。 問題のある提案のいくつかの側面、パイプラインに沿った困難な問題、そしてWeb検索を超えたアプリケーションの増加になぜ私たちの議論が適用されるのかについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T19:22:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。