الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: استرجاع المعلومات
-
دليل عملي لتقييم حساسية سلاسل البحث الأدبي للمراجعات المنهجية باستخدام الاسترجاع النسبي
2025 | المؤلف: Malgorzata Lagisz وآخرون | المجلة: Research Synthesis Methods | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تناقش هذه القسم الدور الحاسم للبحث المنهجي في الأدبيات في المراجعات المنهجية، مشددة على أن سلاسل البحث غير الحساسة يمكن أن تؤدي إلى إغفال الدراسات ذات الصلة، مما يسبب تحيزًا في تجميع الأدلة. يبرز المؤلفون اتجاهًا مقلقًا: التقييمات لحساسية سلاسل البحث نادرًا ما تُجرى وتُبلغ عنها في الأدبيات الحالية. قد يكون هذا ناتجًا عن تعقيد…
-
استرجاع معزز بالتوليد الموجه بواسطة رسم المعرفة
2025 | المؤلف: Xiangrong Zhu وآخرون | المجلة: Proceedings of the 2025 Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers) | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا يسمى “استرجاع معزز بالتوليد الموجه بواسطة رسم المعرفة” (KG 2 RAG)، يهدف إلى التخفيف من مشاكل الهلوسة في الردود التي تولدها نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). تركز طرق الاسترجاع المعزز التقليدية (RAG) بشكل أساسي على استرجاع أجزاء ذات صلة معزولة بناءً على المعنى، متجاهلة العلاقات بين هذه الأجزاء. بالمقابل، يستفيد KG…
-
GRAG: استرجاع الرسم البياني المعزز بالتوليد
2025 | المؤلف: Yuntong Hu وآخرون | المجلة: Findings of the Association for Computational Linguistics: NAACL 2025 | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم استرجاع الرسوم البيانية المعزز بالتوليد (GRAG)، وهو تقدم على استرجاع التوليد المعزز البسيط (RAG) الذي يعالج القيود المتعلقة بالتعامل مع الوثائق المتصلة، مثل رسوم الاقتباس ورسوم المعرفة. يدمج GRAG الرسوم الفرعية النصية في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال استخدام استراتيجية تقسيم وتغلب لاسترجاع هياكل الرسوم الفرعية المثلى بكفاءة في وقت خطي.…
-
استرجاع الرسم البياني المعرفي المعزز بالتوليد للتوصيات المعتمدة على LLM
2025 | المؤلف: Shijie Wang وآخرون | المجلة: Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة الأهمية المتزايدة لأنظمة التوصية في إدارة overload المعلومات في الخدمات عبر الإنترنت الموجهة للمستخدمين، مع تسليط الضوء بشكل خاص على دور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تطوير هذه الأنظمة. على الرغم من إمكانياتها، تواجه أنظمة التوصية المعتمدة على LLM تحديات مثل الهلاوس ونقص المعرفة الحالية والمتخصصة في المجال. للتخفيف من هذه المشكلات،…
-
نماذج اللغة الكبيرة لاستخراج المعلومات التوليدية: استعراض
2024 | المؤلف: Derong Xu وآخرون | المجلة: Frontiers of Computer Science | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على دور نماذج اللغة الكبيرة التوليدية (LLMs) في استخراج المعلومات (IE)، التي تركز على اشتقاق المعرفة الهيكلية من نصوص اللغة الطبيعية غير المنظمة. يقوم المؤلفون بإجراء مراجعة منهجية للتطورات الحديثة في دمج LLMs في مهام IE المختلفة، مصنفين الأدبيات بناءً على مهام فرعية وتقنيات مختلفة. يقومون بتحليل تجريبي لأحدث الأساليب…
-
أداة التحليل الإحصائي CMS ودمج البيانات: دمج
2024 | المؤلف: A. Hayrapetyan وآخرون | المجلة: Computing and Software for Big Science | المجال: الفيزياء النووية وطاقات عالية (Nuclear and High Energy Physics)تحدد هذه القسم حزمة البرمجيات Combine المستخدمة في التحليلات الإحصائية من قبل تعاون CMS، والتي تم تطويرها في البداية للبحث عن بوزون هيغز وتحليلاتها المجمعة. مع مرور الوقت، أصبحت Combine الأداة الإحصائية الرئيسية لمجموعة واسعة من القياسات والبحث ضمن تعاون CMS، بينما يمكن استخدامها أيضًا من قبل مستخدمين خارج هذه التجربة المحددة. تعمل الورقة كمصدر…
-
قراءة وإجراء دراسات المتغيرات الآلية: دليل، مسرد، وقائمة فحص
2024 | المؤلف: Venexia Walker وآخرون | المجلة: BMJ | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)في الممارسة السريرية، يعد إنشاء العلاقات السببية أمرًا أساسيًا لاتخاذ قرارات رعاية المرضى بشكل فعال. لقد ظهرت تحليل المتغيرات الآلية (IV) كطريقة قيمة لتقديم أدلة على التأثيرات السببية في البحث السريري. تُعرف المتغيرات الآلية بأنها متغيرات ترتبط بالتدخل ولكنها لا تؤثر مباشرة على النتيجة، باستثناء من خلال التدخل نفسه. تساعد هذه الطريقة في التخفيف من…
-
فهم تأثير خوارزمية توصية تيك توك على تفاعل المستخدمين
2024 | المؤلف: Renwu Zhou | المجلة: International Journal of Computer Science and Information Technology | المجال: نظم المعلومات والإدارة (Information Systems and Management)تستكشف هذه الدراسة آثار خوارزميات التوصية في تيك توك على اكتشاف المحتوى وتفاعل المستخدمين من خلال نهج مختلط، يجمع بين تحليل البيانات الكمية والمقابلات النوعية. حدد التحليل الكمي لتفاعلات المستخدمين على مدى ستة أشهر أن عوامل مثل نسب الإعجاب، والهاشتاغات الرائجة، وطول الفيديو تؤثر بشكل كبير على احتمالية توصية المحتوى. أبرزت الرؤى النوعية من منشئي…
-
توليد معزز بالاسترجاع باستخدام الرسوم البيانية المعرفية للإجابة على أسئلة خدمة العملاء
2024 | المؤلف: Zhentao Xu وآخرون | المجلة: Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في مجال دعم العملاء الفني، يعد الاسترجاع الفعال للمشكلات السابقة أمرًا ضروريًا لحل الاستفسارات. غالبًا ما تعالج طرق الاسترجاع التقليدية في الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تذاكر تتبع المشكلات التاريخية كنص عادي، متجاهلة الهياكل الداخلية للمشكلات والعلاقات بين المشكلات، مما يعيق الأداء. يقدم هذا البحث طريقة جديدة للإجابة على الأسئلة تدمج RAG…
-
دراسة ببليومترية للنشر والاستشهادات في مجموعة من المقالات العلمية
2024 | المؤلف: Dr.A. Surendar وآخرون | المجلة: Indian Journal of Information Sources and Services | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)يقدم هذا القسم نظرة عامة على تحليل بيبليومتري تم إجراؤه على مجموعة متنوعة من المجلات المنشورة بين عامي 2019 و2024، بهدف تقييم إنتاجية النشر وتأثيره. تشير النتائج إلى زيادة كبيرة في كل من عدد المقالات والاستشهادات على مدار فترة الخمس سنوات. يبرز التحليل أكثر المواضيع التي تم الإشارة إليها في مجال البحث، مما يشير إلى…
