論文の概要: TakeLab Retriever: AI-Driven Search Engine for Articles from Croatian News Outlets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19718v1
- Date: Fri, 29 Nov 2024 14:08:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-02 15:21:33.142143
- Title: TakeLab Retriever: AI-Driven Search Engine for Articles from Croatian News Outlets
- Title（参考訳）: クロアチアのニュース投稿記事のためのAI駆動検索エンジンTakeLab Retriever
- Authors: David Dukić, Marin Petričević, Sven Ćurković, Jan Šnajder,
- Abstract要約: TakeLab Retrieverは、クロアチアのニュースメディアからニュース記事を発見し、収集し、分析するために設計されたAI駆動の検索エンジンである。
クロアチアのオンラインニュースメディアの歴史と現在の状況について、ユニークな視点を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: TakeLab Retriever is an AI-driven search engine designed to discover, collect, and semantically analyze news articles from Croatian news outlets. It offers a unique perspective on the history and current landscape of Croatian online news media, making it an essential tool for researchers seeking to uncover trends, patterns, and correlations that general-purpose search engines cannot provide. TakeLab retriever utilizes cutting-edge natural language processing (NLP) methods, enabling users to sift through articles using named entities, phrases, and topics through the web application. This technical report is divided into two parts: the first explains how TakeLab Retriever is utilized, while the second provides a detailed account of its design. In the second part, we also address the software engineering challenges involved and propose solutions for developing a microservice-based semantic search engine capable of handling over ten million news articles published over the past two decades.
- Abstract（参考訳）: TakeLab Retrieverは、クロアチアのニュースメディアからニュース記事を発見し、収集し、分析するために設計されたAI駆動の検索エンジンである。
これはクロアチアのオンラインニュースメディアの歴史と現在の状況に関するユニークな視点を提供しており、汎用検索エンジンが提供できないトレンド、パターン、相関関係を明らかにするために、研究者にとって不可欠なツールとなっている。
TakeLab retrieverは、最先端の自然言語処理(NLP)手法を使用して、ユーザがWebアプリケーションを通じて名前付きエンティティ、フレーズ、トピックを使用して記事を共有できるようにする。
ひとつはTakeLab Retrieverの利用方法、もうひとつは設計に関する詳細な説明である。
第2部では、関連するソフトウェアエンジニアリングの課題にも対処し、過去20年間に発行された1000万以上のニュース記事を扱うことができるマイクロサービスベースのセマンティックサーチエンジンを開発するためのソリューションを提案しています。
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