公平な研究体験
EBSCO 社では、経験レベル・方法論・言語・研究分野・文化的およびマイクロカルチャーの認識論など、多彩なコンテンツを収録しています。
EBSCO は、AI の機能を（グラウンディングは AI のトレーニングではありません）根拠にすることで、公平な研究体験をサポートし続けています。
大規模言語モデルおよび公平な検索
多くの大規模言語モデル (LLM) は一般的な知識は持っていますが、詳細で領域に固有の質問には苦戦し、しばしば誤りに繋がります。 正確な検索クエリに対応するため、LLM は領域に固有のデータと専門家の審査を必要とします。
更に、LLM は包括性を確保するため、文化的・言語的に多様なデータを理解しなければなりません。
EBSCO Equitable AI
EBSCO のユーザーは世界各国にまたがっており、言語が異なるだけでなく、人々がデータを識別し、やり取りする方法も異なることを理解しています。
各ユーザーは、自身の経験・文化・言語・ニーズから構成された独自のメンタルモデルを持っています。 このため、EBSCO では公平な検索の支援が数十年間優先されることになってきました。出版社のサブジェクトヘディングをデータベースの間でマッピングすることで、ユーザーが慣れていた出版社のサブジェクト語彙に関係なく、主題タグが同義で一致していなくても、コンテンツが検索できることを保証することで、ユーザーの皆様が確実に実行できるような仕組みになっています。 このマッピングは Unified Subject Index または USI と呼ばれます。
EBSCO はこれをさらに一歩前進し、National Library Subject Authorities と、最も信頼できる政府およびリンクトデータ語彙を USI に追加し、280以上の言語と方言をカバーする、世界最大規模の学術語彙の多言語マッピングを作成しました。 更に、同年、何十億もの自然言語用語を収集して、USI 内の統制語にマッピングすることで、
EBSCO はまた、学術情報の検索が初めて行われるユーザーの検索環境を「デコード」するため、AI を検索に活用しています。
複雑な高度なクエリは今でも高度な研究には標準的に使用されていますが、研究内容や図書館の資料に慣れていない場合は、足がかりを見つけることが困難なことが多くあります。
EBSCO Discovery Service と EBSCOhost の新しい Natural Language Search モードは、検索語をより意味のある名詞フレーズチャンクに解析することで、エントリーの障壁を取り除きます。これにより、EBSCO の独自の検索エンジンは関連する結果だけでなく、コンテクストに特化した結果も検索し、ユーザーが意図したクエリを尊重できるようになります。
これにより、複雑なクエリの形式化方法が分からないユーザーでも、研究の現場で役立つ結果を取得できるような機能が備わっています。 これによりフィールドの水平化が図れ、より多くの人が専門的な知識なしで研究に着手できるようになり、より公平な検索環境が構築できるようになります。
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