Fugu-MT 論文翻訳(概要): Typologie des comportements utilisateurs : {é}tude exploratoire des sessions de recherche complexe sur le Web

論文の概要: Typologie des comportements utilisateurs : {é}tude exploratoire des sessions de recherche complexe sur le Web

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03309v1
Date: Wed, 04 Dec 2024 13:32:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-05 15:08:52.267360
Title: Typologie des comportements utilisateurs : {é}tude exploratoire des sessions de recherche complexe sur le Web
Title（参考訳）: 文献の類型論 : ウェブの複雑化に就て
Authors: Claire Ibarboure, Ludovic Tanguy, Franck Amadieu,
Abstract要約: 本稿では,汎用IR変数(クエリ数など)に基づく類型論について述べるとともに,話題(検索文から定義した意味内容の異なる命題)についても述べる。我々は多次元解析を行い、複雑な探索タスクの処理中の個人行動に基づく5種類の類型分類を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7922339553819882
License:
Abstract: In this study, we propose an exploratory approach aiming at a typology of user behaviour during a Web search session. We describe a typology based on generic IR variables (e.g. number of queries), but also on the study of topic (propositions with distinct semantic content defined from the search statement). To this end, we gathered experimental data enabling us to study variations across users (N=70) for the same task. We performed a multidimensional analysis and propose a 5 classes typology based on the individual behaviours during the processing of a complex search task.
Abstract（参考訳）: 本研究では,Web検索セッションにおけるユーザ行動の類型化を目的とした探索的アプローチを提案する。本稿では、一般的なIR変数(例えばクエリ数)に基づく型論について述べるとともに、トピック(検索文から定義された意味的内容の異なる命題)についても述べる。この目的のために,同じタスクに対して,ユーザ間(N=70)の変動を研究する実験データを収集した。我々は多次元解析を行い、複雑な探索タスクの処理中の個人行動に基づく5種類の類型分類を提案する。

関連論文リスト

BookWorm: A Dataset for Character Description and Analysis [59.186325346763184]
本稿では,短い事実プロファイルを生成する文字記述と,詳細な解釈を提供する文字解析という2つのタスクを定義する。本稿では,Gutenbergプロジェクトからの書籍と,人間による記述と分析のペアリングを行うBookWormデータセットを紹介する。その結果,検索に基づくアプローチは両タスクにおいて階層的アプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-14T10:55:58Z)
Query-oriented Data Augmentation for Session Search [71.84678750612754]
本稿では,検索ログの強化とモデリングの強化を目的としたクエリ指向データ拡張を提案する。検索コンテキストの最も重要な部分を変更することで補足的なトレーニングペアを生成する。我々は、現在のクエリを変更するためのいくつかの戦略を開発し、その結果、様々な難易度で新しいトレーニングデータを得る。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-04T08:08:33Z)
generAItor: Tree-in-the-Loop Text Generation for Language Model Explainability and Adaptation [28.715001906405362]
大規模言語モデル(LLM)は、自動補完、補助的な書き込み、チャットベースのテキスト生成など、様々な下流タスクに広くデプロイされている。本稿では,ビーム探索ツリーの視覚的表現を解析,説明,適応する中心的な要素とする,ループ内ツリーのアプローチを提案することで,この欠点に対処する。視覚解析技術であるGenerAItorを,タスク固有のウィジェットで中央ビーム探索木を拡大し,ターゲットとした可視化とインタラクションの可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-12T13:09:15Z)
Continual Object Detection via Prototypical Task Correlation Guided Gating Mechanism [120.1998866178014]
pRotOtypeal taSk corrElaTion guided gaTingAnism (ROSETTA)による連続物体検出のためのフレキシブルなフレームワークを提案する。具体的には、統一されたフレームワークはすべてのタスクで共有され、タスク対応ゲートは特定のタスクのサブモデルを自動的に選択するために導入されます。 COCO-VOC、KITTI-Kitchen、VOCのクラスインクリメンタル検出、および4つのタスクの逐次学習の実験により、ROSETTAが最先端のパフォーマンスを得ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-06T07:31:28Z)
Semantic Search for Large Scale Clinical Ontologies [63.71950996116403]
本稿では,大規模臨床語彙検索システムを構築するための深層学習手法を提案する。本稿では,意味学習データに基づくトレーニングデータを生成するTriplet-BERTモデルを提案する。このモデルは,5つの実ベンチマークデータセットを用いて評価され,提案手法は自由テキストから概念,概念まで,概念語彙の検索において高い結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-01T05:15:42Z)
Human-Robot Collaboration and Machine Learning: A Systematic Review of Recent Research [69.48907856390834]
人間ロボットコラボレーション(Human-robot collaboration、HRC)とは、人間とロボットの相互作用を探索する手法である。本稿では,HRCの文脈における機械学習技術の利用に関する詳細な文献レビューを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-14T15:14:33Z)
Local Exceptionality Detection in Time Series Using Subgroup Discovery [0.5371337604556311]
時系列データを用いた局所異常検出のための新しい手法を提案する。この方法はデータ中の解釈可能なパターンを発見し、時系列の進行の理解と予測に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-05T17:19:51Z)
CSFCube -- A Test Collection of Computer Science Research Articles for Faceted Query by Example [43.01717754418893]
例によるフェーステッドクエリのタスクを紹介します。ユーザは、入力クエリドキュメントに加えて、より細かいアスペクトを指定することもできる。我々は,クエリ科学論文に類似した科学的論文を検索できるモデルを構想する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-24T01:02:12Z)
A New Neural Search and Insights Platform for Navigating and Organizing AI Research [56.65232007953311]
我々は、古典的なキーワード検索とニューラル検索を組み合わせた新しいプラットフォームであるAI Research Navigatorを導入し、関連する文献を発見し整理する。本稿では,システム全体のアーキテクチャの概要と,文書分析,質問応答,検索,分析,専門家検索,レコメンデーションの構成要素について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-30T19:12:25Z)
Session-based Suggestion of Topics for Geographic Exploratory Search [5.482532589225552]
セッションベースの提案モデルを開発し,概念を「あなたも興味を持つかもしれない」関数として提案する。対話型検索における提案を漸進的に生成するために,本モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-25T10:46:03Z)

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。