コーパストピカルタクソノミーを使用したテーマ固有アプリケーションの検索の改善

大規模事前学習言語モデル（PLM）の進歩により、テーマ固有アプリケーションでの検索が向上しました。しかし、特定の領域や産業向けのテーマ固有アプリケーションでは、一意な用語や不完全なコンテキスト、専門的な検索意図によって効果が制限されることがあります。本研究では、コーパストピカルタクソノミーを使用してテーマ固有情報を捉え、検索を改善する方法を提案します。