2023 Fiscal Year Final Research Report
Search-Oriented Dialog System for Data Science
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19K12132
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等) |
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Principal Investigator |
Kim Jin-Dong 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 特任准教授 (40536893)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | Natural Language / Dialog Interface / User Interface / Database / Data Science / Large Language Models / Customized GPT |
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| Outline of Final Research Achievements |
The primary outputs of this research include Anatomy3DExplorer, a customized GPT developed for searching human anatomy 3D models (currently available on the GPT store), the dialog interface implemented in LODQA, and a web-based user interface for analyzing and annotating dialogs, integrated as a feature of TextAE. Currently, Anatomy3DExplorer is successfully being utilized by the developers of BodyParts3D, a database of anatomical 3D models. A paper detailing our findings has been submitted to the journal of Genomics & Informatics and is currently under review. Overall, we have demonstrated that search-oriented dialog systems can be effectively developed leveraging LLMs.
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| Free Research Field |
Computational Linguistics
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究成果は、LLMを活用することで自然言語ダイアログインターフェースを効果的に開発できることを示している。この成果は既に他のデータベース検索インターフェースの開発にも拡張されている。学術的には、LLMが人間の知能とデータに埋め込まれた知能を結びつける効果的なレイヤーを提供することを示している。社会的には、データベース検索スキルを持たないユーザーに対してデータベースにアクセスするための実用的な手段を提供できることを示している。これは、一般の人々が専門知識により容易にアクセスできるようになることを意味する。
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