論文の概要: Semantic Decomposition and Selective Context Filtering -- Text Processing Techniques for Context-Aware NLP-Based Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14048v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 19:09:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:29:13.380832
• Title: Semantic Decomposition and Selective Context Filtering -- Text Processing Techniques for Context-Aware NLP-Based Systems
• Title（参考訳）: 意味分解と選択文脈フィルタリング-文脈認識型NLPシステムのためのテキスト処理技術
• Authors: Karl John Villardar,
• Abstract要約: 本稿では,文脈認識システムにおいてセマンティック分解と選択コンテキストフィルタリングという2つの手法を提案する。 我々は,この2つの手法を用いて動的LLM-to-systemインタフェースを実現する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this paper, we present two techniques for use in context-aware systems: Semantic Decomposition, which sequentially decomposes input prompts into a structured and hierarchal information schema in which systems can parse and process easily, and Selective Context Filtering, which enables systems to systematically filter out specific irrelevant sections of contextual information that is fed through a system's NLP-based pipeline. We will explore how context-aware systems and applications can utilize these two techniques in order to implement dynamic LLM-to-system interfaces, improve an LLM's ability to generate more contextually cohesive user-facing responses, and optimize complex automated workflows and pipelines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,入力プロンプトを逐次分解して構造的かつ階層的な情報スキーマに分解するSemantic Decompositionと,システムにNLPベースのパイプラインを通じて供給されるコンテキスト情報の関連のない特定のセクションを体系的にフィルタリングするSelective Context Filteringという2つの手法を提案する。 動的LLM-to-systemインタフェースの実装、LLMのコンテキスト結合型ユーザ対応応答生成能力の向上、複雑な自動化ワークフローとパイプラインの最適化に、コンテキスト認識システムとアプリケーションがこれらの2つの技術をどのように活用できるかを検討する。

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