論文の概要: ArcBERT: An LLM-based Search Engine for Exploring Integrated Multi-Omics Metadata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15365v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 12:11:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.973042
• Title: ArcBERT: An LLM-based Search Engine for Exploring Integrated Multi-Omics Metadata
• Title（参考訳）: ArcBERT: 統合マルチオミクスメタデータ探索のためのLLMベースの検索エンジン
• Authors: Gajendra Doniparthi, Shashank Balu Pandhare, Stefan Deßloch, Timo Mühlhaus,
• Abstract要約: ArcBERTは自然言語クエリを理解し、従来の検索アプリケーションとは異なり、セマンティックマッチングに依存している。 ArcBERTはメタデータ内の構造や階層も理解しており、多様なユーザクエリパターンを効果的に処理することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4077787659104315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional search applications within Research Data Management (RDM) ecosystems are crucial in helping users discover and explore the structured metadata from the research datasets. Typically, text search engines require users to submit keyword-based queries rather than using natural language. However, using Large Language Models (LLMs) trained on domain-specific content for specialized natural language processing (NLP) tasks is becoming increasingly common. We present ArcBERT, an LLM-based system designed for integrated metadata exploration. ArcBERT understands natural language queries and relies on semantic matching, unlike traditional search applications. Notably, ArcBERT also understands the structure and hierarchies within the metadata, enabling it to handle diverse user querying patterns effectively.
• Abstract（参考訳）: リサーチデータ管理(RDM)エコシステム内の従来の検索アプリケーションは,研究データセットから構造化メタデータを発見し,探索する上で極めて重要である。 典型的には、テキスト検索エンジンはユーザーが自然言語ではなくキーワードベースのクエリを提出する必要がある。 しかし、特殊自然言語処理(NLP)タスクにおいて、ドメイン固有のコンテンツに基づいて訓練されたLarge Language Models (LLMs)の使用は、ますます一般的になりつつある。 本稿では,メタデータの総合的な探索を目的としたLCMベースのシステムであるArcBERTを提案する。 ArcBERTは自然言語クエリを理解し、従来の検索アプリケーションとは異なり、セマンティックマッチングに依存している。 特にArcBERTはメタデータの構造や階層も理解しており、多様なユーザクエリパターンを効果的に処理することができる。

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