論文の概要: Unlocking Insights: Semantic Search in Jupyter Notebooks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13234v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 18:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 13:39:18.879103
• Title: Unlocking Insights: Semantic Search in Jupyter Notebooks
• Title（参考訳）: Unlocking Insights:Jupyterノートブックのセマンティック検索
• Authors: Lan Li, Jinpeng Lv
• Abstract要約: 意味探索能力を高めるために,大規模言語モデルの応用について検討する。 我々の目的は、図や表、関連する関数やメソッド、その他の関連する情報など、生成された出力を取得することである。 本稿では,ノートの全内容の総合的なセマンティック理解を実現するセマンティック検索フレームワークについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.320904960556043
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Semantic search, a process aimed at delivering highly relevant search results by comprehending the searcher's intent and the contextual meaning of terms within a searchable dataspace, plays a pivotal role in information retrieval. In this paper, we investigate the application of large language models to enhance semantic search capabilities, specifically tailored for the domain of Jupyter Notebooks. Our objective is to retrieve generated outputs, such as figures or tables, associated functions and methods, and other pertinent information. We demonstrate a semantic search framework that achieves a comprehensive semantic understanding of the entire notebook's contents, enabling it to effectively handle various types of user queries. Key components of this framework include: 1). A data preprocessor is designed to handle diverse types of cells within Jupyter Notebooks, encompassing both markdown and code cells. 2). An innovative methodology is devised to address token size limitations that arise with code-type cells. We implement a finer-grained approach to data input, transitioning from the cell level to the function level, effectively resolving these issues.
• Abstract（参考訳）: セマンティック検索(Semantic search)は,検索対象の意図と,検索可能なデータ空間内の用語の文脈的意味を理解することによって,関連性の高い検索結果を提供するプロセスである。 本稿では,Jupyter Notebooksのドメインに適した意味探索機能向上のための大規模言語モデルの適用について検討する。 我々の目的は、図や表、関連する関数やメソッド、その他の関連する情報などの生成された出力を取得することである。 我々は,ノートブックの内容全体を包括的に意味的に理解し,様々なタイプのユーザクエリを効果的に処理できるセマンティック検索フレームワークを実証する。 このフレームワークの主なコンポーネントは以下のとおりである。 データプリプロセッサはJupyter Notebook内の様々なタイプのセルを扱うように設計されており、マークダウンとコードセルの両方を含んでいる。 2). コード型セルで発生するトークンサイズの制限に対処するために,革新的な手法が考案された。 データ入力に対してよりきめ細かいアプローチを実装し、セルレベルから関数レベルへ遷移し、これらの問題を効果的に解決する。

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