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SPARC Japan セミナー2024 「オープンアクセス義務化の先にあるもの：来るべき世界に向けて」 オープンな協働型マッピングの展開とデータ活用 発表資料
Full text linkSPARC Japan セミナー2024「オープンアクセス義務化の先にあるもの：来るべき世界に向けて」
開催場所：オンライン開催
日時：2025年1月30日（木）13:00～17:00conference presentatio
NAISTym at the NTCIR-18 MedNLP-CHAT: Classifying Patient-Chatbot Conversations with Objective and Subjective Assessments Using Prompting Techniques
Full text linkChatbots are widely used in the healthcare sector, making their accuracy and reliability essential. Beyond providing factually correct information, chatbots must also consider the human aspect of their responses. Large language models (LLMs) can be utilized to evaluate chatbot responses, employing prompting strategies such as chain-of-thought and few-shot prompting to enhance reasoning and optimize output quality. This study evaluates a chatbot’s answers to medical questions using both objective and subjective assessments. Different prompting techniques were applied: objective evaluation used baseline, chain-of-thought (COT), and chain-of-thought with few-shot (COTF) prompting, while subjective evaluation used baseline and baseline with few-shot (Baseline-f) prompting. The results revealed that COTF prompting with both models improved the performance of objective evaluation, while few-shot prompting enhanced subjective evaluation.conference pape
SPARC Japan セミナー2024 「オープンアクセス義務化の先にあるもの：来るべき世界に向けて」 パネルディスカッション ドキュメント
Full text linkSPARC Japan セミナー2024「オープンアクセス義務化の先にあるもの：来るべき世界に向けて」
開催場所：オンライン開催
日時：2025年1月30日（木）13:00～17:00conference presentatio
SPARC Japan NewsLetter NO.48
Full text link■ SPARC Japan 活動報告
arXiv.org活動支援について[p.1]
CLOCKSS活動支援について[p.1]
SCOAP3活動支援について[p.2]
SCOAP3フェーズ4（2025-2027）の対応について[p.2]
■ SPARC Japanセミナー報告
企画概要[p.4]
参加者から[p.5]
企画後記[p.6]
ドキュメント[p.7]
（講演・質疑応答・パネルディスカッション）articl
タゲンゴ モクロク チャンネル カイセツ キネン イベント NACSIS CAT ノ タゲンゴ モクロク ダイエイトショカン モクロク サクセイ ワーキング グループ ノ ホウコク
Full text link名称：多言語目録チャンネル開設記念イベント
開催場所：オンライン
日時：2025年7月28日（水）16:00～17:00conference presentatio
NACSIS CAT ILL ニュースレター 56 ゴウ
Full text link1．これからの学術情報システム構築検討委員会の活動について[p.1]
2．図書書誌の出版等に関する事項（PUB）の優先順位の変更について[p.3]
3．著作典拠データの優先タイトルの選択方法の変更について[p.4]
4．誤って出版地に「私製」が登録されている書誌等について[p.5]
5．NCR2018適用前の書誌データのPUBの制作表示について[p.5]
6．VOL積みの例外について[p.5]
7．図書書誌データヘの「異なる目録規則を許容する」の運用について[p.6]
8．注文生産による複製資料のCM解釈について[p.6]
9．SRUの仕様解説の確定について[p.6]
10．参加館情報管理システムを使用する際のIDについて[p.7]
11．言語コード表の修正 [p.8]
12．NIIでの目録品質管理（23）[p.9]
13．ILL文献複写等料金相殺サービス処理報告（2024年度第3四半期～2025年度第2四半期）[p.11]
14．電子リソースデータ共有サー ビスの通称、 英語名称および各サー ビスの名称の変更について[p.13]
15．CiNii BooksのCiNii Researchへの統合について[p.13]
16．目録システム書誌作成研修について[p.16]articl
2025年度国立情報学研究所実務研修報告
Full text link研修名：2025年度実務研修
開催期間：2025年8月18日（月）～2025年11月17日（月）
主催：国立情報学研究所conference presentatio
第29回大学図書館と国立情報学研究所との連携・協力推進会議議事要旨
Full text link会議名：第29回大学図書館と国立情報学研究所との連携・協力推進会議
開催場所：オンライン
日時：2025年2月12日（水）15:00～17:00conference outpu
AMS42 at the NTCIR-18 FairWeb-2 Task
Full text linkBalancing utility and fairness in the search results is an important and challenging problem for the IR community. The FairWeb-2 Task of NTCIR-18 aims to tackle this using three main search topics: movies, researchers and YouTube videos. This paper presents the approach employed by the AMS42 team as part of the FairWeb-2 Task of NTCIR-18. The AMS42 team submitted 5 runs. First, we focus on retrieving documents which are relevant to the given queries. Next, we employ two fairness approaches. One of which makes use of estimated sensitive attribute values to balance relevance and fairness in the retrieved results, and another which relies on the model's semantic understanding of sensitive attribute values derived from the document content. Finally, we discuss the challenges identified while working on the FairWeb-2 Task.conference pape
DCU MemoriEase at the NTCIR-18 Lifelog 6 Task
Full text linkWe present the participation of the MemoriEase lifelog retrieval system in the NTCIR-18 Lifelog 6 Task. This current MemoriEase system is an automatic and enhanced version of the MemoriEase system at the Lifelog Search Challenge 2024 (LSC). We report our methods for the two core sub-tasks in the NTCIR-18 Lifelog 6 task, Lifelog Semantic Access (LSAT) and Lifelog Question Answer (LQAT). We enhance the main architecture of the MemoriEase system utilizing the BLIP2 and CLIP embedding models to extract visual embedding and perform a comparison between the two models. In addition, we also use pseudo-relevance feedback for ad-hoc queries. For the LQAT sub-task, we use our retrieval model as the retriever and GPT-4o as a reader to generate answers to questions. Results of the LSAT sub-task show that our system found 369 images in 1,995 relevant images. The performance on known-item search queries is higher than on Ad-hoc queries, with 28.22% R@5 compared to 5.98% R@5, respectively. In the LQAT sub-task, the LLM model generates 8 correct answers in 24 questions. Although the performance is not high, it shows the advantages and drawbacks of the MemoriEase retrieval system and the QA model.conference pape