論文の概要: GridMind: A Multi-Agent NLP Framework for Unified, Cross-Modal NFL Data Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08747v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 18:33:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-20 06:33:22.602001
• Title: GridMind: A Multi-Agent NLP Framework for Unified, Cross-Modal NFL Data Insights
• Title（参考訳）: GridMind: 統一されたクロスモーダルNFLデータインサイトのためのマルチエージェントNLPフレームワーク
• Authors: Jordan Chipka, Chris Moyer, Clay Troyer, Tyler Fuelling, Jeremy Hochstedler,
• Abstract要約: 本稿では,Retrieval-Augmented Generation (RAG) と大規模言語モデル (LLM) を通じて構造化,半構造化,非構造化データを統一するフレームワークであるGridMindを紹介する。 このアプローチはマルチモーダル表現学習の進化する分野と一致する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The rapid growth of big data and advancements in computational techniques have significantly transformed sports analytics. However, the diverse range of data sources -- including structured statistics, semi-structured formats like sensor data, and unstructured media such as written articles, audio, and video -- creates substantial challenges in extracting actionable insights. These various formats, often referred to as multimodal data, require integration to fully leverage their potential. Conventional systems, which typically prioritize structured data, face limitations when processing and combining these diverse content types, reducing their effectiveness in real-time sports analysis. To address these challenges, recent research highlights the importance of multimodal data integration for capturing the complexity of real-world sports environments. Building on this foundation, this paper introduces GridMind, a multi-agent framework that unifies structured, semi-structured, and unstructured data through Retrieval-Augmented Generation (RAG) and large language models (LLMs) to facilitate natural language querying of NFL data. This approach aligns with the evolving field of multimodal representation learning, where unified models are increasingly essential for real-time, cross-modal interactions. GridMind's distributed architecture includes specialized agents that autonomously manage each stage of a prompt -- from interpretation and data retrieval to response synthesis. This modular design enables flexible, scalable handling of multimodal data, allowing users to pose complex, context-rich questions and receive comprehensive, intuitive responses via a conversational interface.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータの急速な成長と計算技術の進歩は、スポーツ分析に大きな変化をもたらした。 しかし、構造化された統計、センサーデータのような半構造化されたフォーマット、書かれた記事、オーディオ、ビデオのような構造化されていないメディアを含む多様なデータソースは、実行可能な洞察を抽出する上で大きな課題を生み出します。 これらの様々なフォーマットは、しばしばマルチモーダルデータと呼ばれ、それらのポテンシャルを完全に活用するために統合を必要とする。 通常、構造化されたデータを優先する従来のシステムは、これらの多様なコンテンツタイプを処理および組み合わせる際の制限に直面し、リアルタイムスポーツ分析におけるそれらの効果を低下させる。 これらの課題に対処するために、近年の研究は、実世界のスポーツ環境の複雑さを捉えるためのマルチモーダルデータ統合の重要性を強調している。 この基盤の上に構築されたGridMindは、構造化、半構造化、非構造化データを検索型生成(RAG)と大規模言語モデル(LLM)を通じて統合し、NFLデータの自然言語クエリを容易にするマルチエージェントフレームワークである。 このアプローチはマルチモーダル表現学習の進化する分野と一致する。 GridMindの分散アーキテクチャには、解釈やデータ検索から応答合成に至るまで、プロンプトの各ステージを自律的に管理する特殊なエージェントが含まれている。 このモジュール設計は、柔軟でスケーラブルなマルチモーダルデータのハンドリングを可能にし、ユーザが複雑なコンテキストに富んだ質問をすることで、会話インターフェースを通じて包括的な直感的な応答を受け取ることができる。

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