cs.IR」カテゴリーアーカイブ

Replace Scoring with Arrangement: A Contextual Set-to-Arrangement Framework for Learning-to-Rank

要約 ランク付けの学習は、上位 N レコメンデーション タスクの中核となる手法で … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | Replace Scoring with Arrangement: A Contextual Set-to-Arrangement Framework for Learning-to-Rank はコメントを受け付けていません

Leveraging Knowledge and Reinforcement Learning for Enhanced Reliability of Language Models

要約 自然言語処理 (NLP) コミュニティは、クラウド ソーシング技術を使用し … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | Leveraging Knowledge and Reinforcement Learning for Enhanced Reliability of Language Models はコメントを受け付けていません

Evolution of ESG-focused DLT Research: An NLP Analysis of the Literature

要約 分散型台帳テクノロジー (DLT) は急速に進化しており、その多様なコンポ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR, cs.LG | Evolution of ESG-focused DLT Research: An NLP Analysis of the Literature はコメントを受け付けていません

Natural Language is All a Graph Needs

要約 ChatGPT などの大規模な事前トレーニング済み言語モデルの出現は、人工 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | Natural Language is All a Graph Needs はコメントを受け付けていません

Learning from Negative User Feedback and Measuring Responsiveness for Sequential Recommenders

要約 シーケンシャル レコメンダーは、ユーザーの好みのモデリングに優れているため … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG | Learning from Negative User Feedback and Measuring Responsiveness for Sequential Recommenders はコメントを受け付けていません

Hybrid Retrieval and Multi-stage Text Ranking Solution at TREC 2022 Deep Learning Track

要約 大規模テキスト検索テクノロジーは、さまざまな実際のビジネス シナリオで広く … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | Hybrid Retrieval and Multi-stage Text Ranking Solution at TREC 2022 Deep Learning Track はコメントを受け付けていません

LLMRec: Benchmarking Large Language Models on Recommendation Task

要約 最近、ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) の急速な開発によ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | LLMRec: Benchmarking Large Language Models on Recommendation Task はコメントを受け付けていません

Anonymity at Risk? Assessing Re-Identification Capabilities of Large Language Models

要約 裁判所の判決における自然人と法人の両方の匿名性は、欧州連合とスイスにおける … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG, I.2 | Anonymity at Risk? Assessing Re-Identification Capabilities of Large Language Models はコメントを受け付けていません

On the Opportunities and Challenges of Offline Reinforcement Learning for Recommender Systems

要約 強化学習は、レコメンダー システム内で動的なユーザーの関心をモデル化するた … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | On the Opportunities and Challenges of Offline Reinforcement Learning for Recommender Systems はコメントを受け付けていません

Taken by Surprise: Contrast effect for Similarity Scores

要約 オブジェクト ベクトルの埋め込みの類似性を正確に評価することは、自然言語処 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | Taken by Surprise: Contrast effect for Similarity Scores はコメントを受け付けていません