7,354件の試験データで比較、埋め込み検索はより多くの根拠を発見

新しいarXiv論文は、ラベルに基づく検索と、まず意味の近いテキストを探し、その後に言語モデルで関連性を判定する2段階の手法を比較している。7,354件のランダム化試験を収めたコーパスでは、この手法により、システマティックレビューに採用される根拠の92％を見つけたという。人手で整備されたラベルを使う検索では45％だった。論文は、検索範囲を広げるほどコストも増えると指摘している。