<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>Hironsan</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/Hironsan/</author_url>
  <blog_title>Ahogrammer</blog_title>
  <blog_url>https://hironsan.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>自然言語処理</anon>
  </categories>
  <description>先週は、言語処理学会の年次大会を聴講していました。数多くの興味深い発表がありましたが、仕事でRAG周りの開発に携わっていることもあって、検索やLLMの生成結果を評価する方法について重点的に聴講しました。 そんな中で、製造業の実データを対象としたRAGの改善に関する研究[1]が共感する部分がありました。この研究では、専門的なドメインにおける4つのRAG改善手法（①テキスト正規化、②ハイブリッド検索、③リランキング、④検索ワード拡張）の有効性を検証しています。その結果、テキスト正規化、ハイブリッド検索、リランキングは効果がある一方で、検索ワード拡張には目立った改善が見られなかったとのこと。 論文で…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhironsan.hatenablog.com%2Fentry%2Fpseudo-relevance-feedback-with-gemini&quot; title=&quot;Geminiを用いた擬似適合性フィードバックによる検索性能の改善 - Ahogrammer&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-03-19 08:00:00</published>
  <title>Geminiを用いた擬似適合性フィードバックによる検索性能の改善</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://hironsan.hatenablog.com/entry/pseudo-relevance-feedback-with-gemini</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
