تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الموضوعات الرئيسية
  3. استرجاع المعلومات وسلوك البحث

الأبحاث ضمن الموضوع : استرجاع المعلومات وسلوك البحث




  • توسيع الاستعلام في عصر النماذج اللغوية المدربة مسبقًا والكبيرة: مسح شامل Query Expansion in the Age of Pre-trained and Large Language Models: A Comprehensive Survey

    2026 | المؤلف: Minghan Li وآخرون | المجلة: ACM Transactions on Information Systems | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على تطور الحالة الحالية لتقنيات توسيع الاستعلام (QE) في سياق استرجاع المعلومات الحديثة، وخاصةً المتأثرة بالنماذج اللغوية الكبيرة المدربة مسبقًا (PLMs/LLMs). يسلط الضوء على ضرورة معالجة الاستعلامات القصيرة والغامضة ضمن مجموعات بيانات متنوعة وديناميكية. تصنف الدراسة الطرق الحديثة لتوسيع الاستعلام بناءً على أربعة أبعاد تصميم رئيسية: نقطة الحقن في خط…


  • توقع أداء الاستعلام باستخدام أحكام الصلة التي تولدها نماذج اللغة الكبيرة Query Performance Prediction Using Relevance Judgments Generated by Large Language Models

    2026 | المؤلف: Chuan Meng وآخرون | المجلة: ACM Transactions on Information Systems | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)

    يتناول القسم تطوير إطار عمل جديد لتوقع أداء الاستعلامات (QPP)، يسمى QPP-GenRE، والذي يهدف إلى تحسين تقدير جودة الاسترجاع في أنظمة البحث دون الاعتماد على أحكام الصلة البشرية. عادةً ما تنتج طرق QPP التقليدية قيمة عددية واحدة، مما يمثل بشكل غير كافٍ مقاييس تقييم استرجاع المعلومات المتنوعة (IR) ويحد من قابلية التفسير. للتغلب على هذه…


  • استرجاع وتصنيف مزدوج لنموذج اللغة الطبية الكبير مع توليد معزز بالاسترجاع Dual retrieving and ranking medical large language model with retrieval augmented generation

    2026 | المؤلف: Qimin Yang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)

    تقدم البحث إطار عمل جديد لاسترجاع وترتيب المعلومات على مرحلتين، يسمى توليد معزز بالاسترجاع (RAG)، مصمم لتعزيز تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في المجال الطبي. يدمج هذا الإطار بحث التضمين مع تقنية Elasticsearch ويستخدم ColBERTv2 لترتيب المعلومات مع مراعاة السياق، مما يؤدي إلى تحسين بنسبة 10% في الدقة للاستفسارات الطبية المعقدة مقارنةً بنماذج LLM التقليدية…


  • الإدراك واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للبحث عن المعلومات المتعلقة بالعلوم: رؤى من دراسة عبر وطنية The perception and use of generative AI for science-related information search: Insights from a cross-national study

    2026 | المؤلف: Esther Greussing وآخرون | المجلة: Public Understanding of Science | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)

    تستكشف هذه الدراسة إدراك واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، وبشكل خاص ChatGPT، كوسيط معلوماتي للاستفسارات المتعلقة بالعلوم. أجريت الدراسة في سبع دول مع عينة حجمها 4,320 مستجيبًا في يوليو وأغسطس 2023، تكشف الأبحاث أن عددًا كبيرًا من المشاركين قد بدأوا في استخدام ChatGPT للوصول إلى المعلومات العلمية، على الرغم من تقديمه مؤخرًا نسبيًا. تسلط النتائج…


  • تقسيم واعٍ للهيكل للجداول المعقدة في أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع

    2026 | المؤلف: Xin-Kuang Koay وآخرون | المجلة: Emerging Science Journal | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)

    تقدم ورقة البحث إطار عمل مخصص لتقسيم النصوص مع مراعاة الهيكل، يهدف إلى تحسين أداء أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) عند التعامل مع مستندات أكاديمية معقدة تحتوي على جداول متعددة الأعمدة والصفوف. غالبًا ما تفشل طرق تقسيم النصوص التقليدية التي تركز على النص في معالجة مثل هذه المستندات بشكل فعال، مما يؤدي إلى تفتت دلالي.…


حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.