韓国科学技術院とサムスンによるKTRL+F

韓国科学技術院（KAIST）とサムスンは共同で、KTRL+Fという知識拡張ドキュメント内検索タスクを提案しました。このタスクでは、モデルが単一の自然言語クエリを用いて、ドキュメント内の意味的なターゲットをリアルタイムで識別することが求められます。

このタスクには、知識拡張フレーズ検索モデルが導入されています。これは、フレーズ埋め込みに外部知識埋め込みを導入することで、速度と性能のバランスを効果的に取っています。

KTRL+Fのスケーラビリティと実用性は、将来の情報検索と知識拡張分野に新たな可能性をもたらします。