cs.IR」カテゴリーアーカイブ

Context Aware Query Rewriting for Text Rankers using LLM

要約 クエリ リライトとは、ドキュメントのランキングにおける語彙の不一致の問題を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | Context Aware Query Rewriting for Text Rankers using LLM はコメントを受け付けていません

Unsupervised Hashing with Similarity Distribution Calibration

要約 教師なしハッシュ手法は通常、特徴空間内のデータ ポイントをバイナリ ハッシ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.IR | Unsupervised Hashing with Similarity Distribution Calibration はコメントを受け付けていません

ONCE: Boosting Content-based Recommendation with Both Open- and Closed-source Large Language Models

要約 パーソナライズされたコンテンツベースのレコメンダー システムは、ユーザーが … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | ONCE: Boosting Content-based Recommendation with Both Open- and Closed-source Large Language Models はコメントを受け付けていません

On the Consistency of Average Embeddings for Item Recommendation

要約 レコメンダー システムで一般的に行われている手法は、アイテムの埋め込みを平 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG, stat.ML | On the Consistency of Average Embeddings for Item Recommendation はコメントを受け付けていません

Soft Prompt Tuning for Augmenting Dense Retrieval with Large Language Models

要約 高密度検索 (DR) は、クエリとドキュメントを高密度の埋め込みに変換し、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | Soft Prompt Tuning for Augmenting Dense Retrieval with Large Language Models はコメントを受け付けていません

ONCE: Boosting Content-based Recommendation with Both Open- and Closed-source Large Language Models

要約 パーソナライズされたコンテンツベースのレコメンダー システムは、ユーザーが … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | ONCE: Boosting Content-based Recommendation with Both Open- and Closed-source Large Language Models はコメントを受け付けていません

Knowledge-grounded Natural Language Recommendation Explanation

要約 推奨を伴う説明は、ユーザーが推奨システムによって行われた決定を理解するのに … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | Knowledge-grounded Natural Language Recommendation Explanation はコメントを受け付けていません

Large Language Models are not Fair Evaluators

要約 この論文では、候補モデルによって生成された応答の品質をスコアリングして比較 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | Large Language Models are not Fair Evaluators はコメントを受け付けていません

Improving Neural Ranking Models with Traditional IR Methods

要約 大規模な変圧器モデルに基づくニューラル ランキング手法は、最近、情報検索コ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | Improving Neural Ranking Models with Traditional IR Methods はコメントを受け付けていません

Killing two birds with one stone: Can an audio captioning system also be used for audio-text retrieval?

要約 自動音声キャプション (AAC) は、テキスト文を使用して音声録音を説明で … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR, cs.SD, eess.AS | Killing two birds with one stone: Can an audio captioning system also be used for audio-text retrieval? はコメントを受け付けていません