論文の概要: Exploring new Approaches for Information Retrieval through Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02199v1
• Date: Sun, 04 May 2025 17:37:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.481141
• Title: Exploring new Approaches for Information Retrieval through Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理による情報検索の新しいアプローチ
• Authors: Manak Raj, Nidhi Mishra,
• Abstract要約: 本稿では、自然言語処理(NLP)に応用された情報検索(IR)の最近の進歩と新しいアプローチについて述べる。 本稿では, ブール, ベクトル空間, 確率, 推論ネットワークモデルなどの従来のIRモデルについて検討し, 深層学習, 強化学習, BERTのような事前学習型トランスフォーマーモデルなど, 最新の技術を強調した。 スパース, 密度, ハイブリッド検索法の比較分析を行い, ウェブ検索エンジン, 言語間IR, 引数マイニング, プライベート情報検索, ヘイトスピーチ検出への応用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This review paper explores recent advancements and emerging approaches in Information Retrieval (IR) applied to Natural Language Processing (NLP). We examine traditional IR models such as Boolean, vector space, probabilistic, and inference network models, and highlight modern techniques including deep learning, reinforcement learning, and pretrained transformer models like BERT. We discuss key tools and libraries - Lucene, Anserini, and Pyserini - for efficient text indexing and search. A comparative analysis of sparse, dense, and hybrid retrieval methods is presented, along with applications in web search engines, cross-language IR, argument mining, private information retrieval, and hate speech detection. Finally, we identify open challenges and future research directions to enhance retrieval accuracy, scalability, and ethical considerations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、自然言語処理(NLP)に適用された情報検索(IR)の最近の進歩と新しいアプローチについて述べる。 本稿では, ブール, ベクトル空間, 確率, 推論ネットワークモデルなどの従来のIRモデルについて検討し, 深層学習, 強化学習, BERTのような事前学習型トランスフォーマーモデルなど, 最新の技術を強調した。 効率的なテキストインデクシングと検索のための重要なツールやライブラリ、Lucene、Anserini、Pyseriniについて論じる。 スパース, 密度, ハイブリッド検索法の比較分析を行い, ウェブ検索エンジン, 言語間IR, 引数マイニング, プライベート情報検索, ヘイトスピーチ検出への応用について述べる。 最後に,検索精度,拡張性,倫理的考察を高めるために,オープンな課題と今後の研究方向を特定する。

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