「cs.IR」カテゴリーアーカイブ

Large language models can accurately predict searcher preferences

投稿日: 2024年5月3日 作成者: jarxiv

要約 検索結果が検索者にとって価値があるかどうかを示す関連性ラベルは、検索システ … 続きを読む →

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KVP10k : A Comprehensive Dataset for Key-Value Pair Extraction in Business Documents

投稿日: 2024年5月2日 作成者: jarxiv

要約 近年、ビジネス文書から情報を抽出するという課題が重要なタスクとして浮上して … 続きを読む →

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A Survey of Graph Neural Networks for Social Recommender Systems

投稿日: 2024年5月2日 作成者: jarxiv

要約 ソーシャル レコメンダー システム (SocialRS) は、ユーザーに対 … 続きを読む →

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Knowledge Graphs and Pre-trained Language Models enhanced Representation Learning for Conversational Recommender Systems

投稿日: 2024年5月2日 作成者: jarxiv

要約 会話型レコメンダー システム (CRS) は、自然言語の対話と対話履歴を利 … 続きを読む →

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The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems

投稿日: 2024年5月2日 作成者: jarxiv

要約 検索拡張生成 (RAG) は、情報検索 (IR) システムによって取得され … 続きを読む →

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RAG-based Explainable Prediction of Road Users Behaviors for Automated Driving using Knowledge Graphs and Large Language Models

投稿日: 2024年5月2日 作成者: jarxiv

要約 自動運転に関連した道路利用者の行動の予測は、ここ数年で科学界から大きな注目 … 続きを読む →

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Unbiased Learning to Rank Meets Reality: Lessons from Baidu’s Large-Scale Search Dataset

投稿日: 2024年5月2日 作成者: jarxiv

要約 Unbiased learning-to-rank (ULTR) は、ユー … 続きを読む →

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Debiased Collaborative Filtering with Kernel-Based Causal Balancing

投稿日: 2024年5月1日 作成者: jarxiv

要約 偏りのない協調フィルタリングは、観測データセット内のさまざまなバイアスを除 … 続きを読む →

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Be Aware of the Neighborhood Effect: Modeling Selection Bias under Interference

投稿日: 2024年5月1日 作成者: jarxiv

要約 レコメンダ システムにおける選択バイアスは、システム フィルタリングの推奨 … 続きを読む →

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Large Language Model Informed Patent Image Retrieval

投稿日: 2024年5月1日 作成者: jarxiv

要約 特許出願においては、現在の特許画像と従来技術との類似点を特定するための画像 … 続きを読む →

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