論文の概要: SoccerRAG: Multimodal Soccer Information Retrieval via Natural Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01273v2
• Date: Mon, 22 Jul 2024 06:42:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 23:05:25.963241
• Title: SoccerRAG: Multimodal Soccer Information Retrieval via Natural Queries
• Title（参考訳）: SoccerRAG: 自然言語によるマルチモーダルサッカー情報検索
• Authors: Aleksander Theo Strand, Sushant Gautam, Cise Midoglu, Pål Halvorsen,
• Abstract要約: SoccerRAGはRetrieval Augmented Generation(RAG)とLarge Language Models(LLM)のパワーを活用するために設計された革新的なフレームワークである。 マルチモーダルデータセットを利用することで、動的クエリと自動データバリデーションをサポートする。 評価の結果,従来の検索システムに比較して,複雑なクエリを効果的に処理できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.095162323265676
• License:
• Abstract: The rapid evolution of digital sports media necessitates sophisticated information retrieval systems that can efficiently parse extensive multimodal datasets. This paper introduces SoccerRAG, an innovative framework designed to harness the power of Retrieval Augmented Generation (RAG) and Large Language Models (LLMs) to extract soccer-related information through natural language queries. By leveraging a multimodal dataset, SoccerRAG supports dynamic querying and automatic data validation, enhancing user interaction and accessibility to sports archives. Our evaluations indicate that SoccerRAG effectively handles complex queries, offering significant improvements over traditional retrieval systems in terms of accuracy and user engagement. The results underscore the potential of using RAG and LLMs in sports analytics, paving the way for future advancements in the accessibility and real-time processing of sports data.
• Abstract（参考訳）: デジタルスポーツメディアの急速な進化は、広範囲なマルチモーダルデータセットを効率的に解析できる高度な情報検索システムを必要とする。 本稿では,Large Language Models (LLM) とRetrieval Augmented Generation (RAG) のパワーを利用した,自然言語クエリによるサッカー関連情報の抽出を目的とした,革新的なフレームワークである SoccerRAG を紹介する。 マルチモーダルデータセットを活用することにより、動的クエリと自動データバリデーションをサポートし、ユーザのインタラクションとスポーツアーカイブへのアクセシビリティを向上させる。 また,従来の検索システムよりも精度とユーザエンゲージメントが向上し,複雑なクエリを効果的に処理できることを示す。 その結果,スポーツ分析におけるRAGとLCMの活用の可能性を明らかにし,スポーツデータのアクセシビリティとリアルタイム処理の今後の進歩の道を開いた。

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