論文の概要: CultureBot: A Framework for Retrieval-Augmented Exploration of Cultural Heritage Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.16435v1
- Date: Mon, 12 Oct 2026 09:00:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-18 23:18:04.277223
- Title: CultureBot: A Framework for Retrieval-Augmented Exploration of Cultural Heritage Data
- Title(参考訳): CultureBot: 文化遺産データ検索のためのフレームワーク
- Abstract要約: CULTUREBOTは,文化遺産コレクションを自然言語で探索するためのインタラクティブなフレームワークである。
CULTUREBOTは、知識グラフ誘導検索、語彙シーケンス検索、ソースリンク生成を組み合わせた。
81,852のSearchCultureレコード上のフレームワークをインスタンス化し、オンラインデモをリリースする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.963040404154427
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Digital cultural heritage collections encode rich relations among objects, places, periods, providers, images, and source institutions, yet users typically access them through keyword search and faceted browsing. We present CULTUREBOT, an interactive framework for natural-language exploration of cultural heritage collections that combines knowledge-graph-guided retrieval, lexical-semantic retrieval, and source-linked generation. CULTUREBOT maps user queries to structured catalogue relations, enriches retrieved records with textual evidence, and generates answers that link back to the underlying repository records. We instantiate the framework on 81,852 SearchCulture records and release an online demonstration. In an expert evaluation involving six cultural-heritage specialists, 55 persona-grounded queries, and 250 evaluations, the graph-guided system was rated significantly higher than two general-purpose assistants and a non-graph ablation, with the largest gains in evidence grounding, diversity, reasoning, and completeness. These results support graph-guided retrieval as a practical way to expose the relational structure of cultural collections through conversational access while preserving links to catalogue evidence.
- Abstract(参考訳): デジタル文化遺産コレクションは、オブジェクト、場所、期間、プロバイダ、画像、ソース機関間の豊富な関係をエンコードしているが、ユーザーはキーワード検索やファサードブラウジングを通じてアクセスするのが一般的である。
CULTUREBOTは、知識グラフ誘導検索、語彙シーケンス検索、ソースリンク生成を組み合わせた、文化遺産コレクションを自然言語で探索するインタラクティブなフレームワークである。
CULTUREBOTは、ユーザクエリを構造化されたカタログ関係にマッピングし、検索したレコードをテキストのエビデンスで豊かにし、基礎となるリポジトリレコードにリンクする回答を生成する。
81,852のSearchCultureレコード上のフレームワークをインスタンス化し、オンラインデモをリリースする。
6人の文化遺産専門家,55人の人格的クエリ,250人の評価を含む専門家評価において,グラフ誘導システムは2つの汎用アシスタントと非グラフアブレーションよりも有意に高く評価され,根拠,多様性,推論,完全性が最も高かった。
これらの結果は,目録証拠へのリンクを保持しつつ,対話的アクセスを通じて文化コレクションのリレーショナル構造を明らかにするための実践的な方法として,グラフ誘導検索を支援する。
関連論文リスト
- Cultural Analytics for Good: Building Inclusive Evaluation Frameworks for Historical IR [6.217528366941651]
この研究は、情報検索と文化的分析の分野を橋渡しし、歴史的知識への公平なアクセスを支援する。
The British Library BL19 digital collection, we construct a benchmark for studies in language, terminology and retrieve in the 19th century fiction and non-fiction。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-17T01:54:55Z) - MUSEKG: A Knowledge Graph Over Museum Collections [19.587385754644256]
MuseKGは、博物館情報システムのためのエンドツーエンドの知識グラフフレームワークである。
象徴的・神経的な統合を通じて、構造的・非構造的な博物館データを統一する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-20T03:23:36Z) - Knowledge Graphs Generation from Cultural Heritage Texts: Combining LLMs and Ontological Engineering for Scholarly Debates [0.3033221007650832]
本稿では,大規模言語モデルに基づく知識抽出のための体系的5段階手法であるATR4CHを紹介する。
本研究は,信頼性評価に関する議論のケーススタディを通じて,方法論の検証を行う。
ATR4CHは、文化遺産機関がテキスト知識をクエリ可能な知識グラフに体系的に変換することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-13T14:29:51Z) - CultureScope: A Dimensional Lens for Probing Cultural Understanding in LLMs [57.653830744706305]
CultureScopeは、大規模な言語モデルにおける文化的理解を評価するための、これまでで最も包括的な評価フレームワークである。
文化的な氷山理論に触発されて、文化知識分類のための新しい次元スキーマを設計する。
実験結果から,文化的理解を効果的に評価できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-19T17:47:48Z) - Retrieval-Augmented Generation for Natural Language Art Provenance Searches in the Getty Provenance Index [0.0]
本研究は,ゲティ・プロヴァンス・インデックスに焦点をあてて,芸術研究のための検索・拡張生成フレームワークを提案する。
先行研究は、真正性を検証し、再生と法的主張を支持し、美術品の文化的・歴史的文脈を理解するために不可欠な美術品の所有権の歴史を確立している。
本手法により,意味検索や文脈要約による自然言語・多言語検索が可能となり,メタデータ構造への依存を軽減できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-26T14:58:09Z) - Uncovering Latent Connections in Indigenous Heritage: Semantic Pipelines for Cultural Preservation in Brazil [0.36832029288386137]
ブラジルでは、Museu Nacional dos Povos Indigenas(英語版)が国内最大のインディネイティブオブジェクトとイコノグラフィーのオンラインコレクションを主催している。
我々は、アクセシビリティ、解釈、探索を強化するために人工知能を適用したデータ駆動型イニシアチブを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-31T21:09:36Z) - Time Travel: A Comprehensive Benchmark to Evaluate LMMs on Historical and Cultural Artifacts [65.90535970515266]
TimeTravelは、10つの主要な歴史的地域にわたる266の異なる文化にまたがる10,250のエキスパート認定サンプルのベンチマークである。
TimeTravelは、原稿、アートワーク、碑文、考古学的発見のAIによる分析のために設計されている。
我々は、TimeTravelで現代のAIモデルを評価し、その強みを強調し、改善すべき領域を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-20T18:59:51Z) - Understanding Museum Exhibits using Vision-Language Reasoning [52.35301212718003]
博物館は、様々なエポック、文明、地域の文化遺産や歴史的遺物の保管所として機能している。
ドメイン固有モデルは、インタラクティブなクエリ解決と歴史的洞察を得るために不可欠である。
世界中の展示品に対して,65万枚の画像と2億枚の質問回答ペアの大規模なデータセットを収集し,キュレートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-02T10:54:31Z) - Knowledge-Aware Query Expansion with Large Language Models for Textual and Relational Retrieval [49.42043077545341]
知識グラフ(KG)から構造化文書関係を付加したLLMを拡張した知識対応クエリ拡張フレームワークを提案する。
文書テキストをリッチなKGノード表現として活用し、KAR(Knowledge-Aware Retrieval)のための文書ベースの関係フィルタリングを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T17:03:23Z) - Massively Multi-Cultural Knowledge Acquisition & LM Benchmarking [48.21982147529661]
本稿では,多文化知識獲得のための新しいアプローチを提案する。
本手法は,文化トピックに関するウィキペディア文書からリンクページの広範囲なネットワークへ戦略的にナビゲートする。
私たちの仕事は、AIにおける文化的格差のギャップを深く理解し、橋渡しするための重要なステップです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T18:16:54Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。