cs.IR」カテゴリーアーカイブ

De-DSI: Decentralised Differentiable Search Index

要約 この研究では、大規模言語モデル (LLM) と情報検索のための真の分散化を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.IR, H.3.3 | De-DSI: Decentralised Differentiable Search Index はコメントを受け付けていません

InstructIE: A Bilingual Instruction-based Information Extraction Dataset

要約 大規模な言語モデルは一般的な自然言語タスクでは良好に実行できますが、その有 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | InstructIE: A Bilingual Instruction-based Information Extraction Dataset はコメントを受け付けていません

When LLMs are Unfit Use FastFit: Fast and Effective Text Classification with Many Classes

要約 特に意味的に類似したクラスが多数あるシナリオに対して、高速かつ正確な少数シ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | When LLMs are Unfit Use FastFit: Fast and Effective Text Classification with Many Classes はコメントを受け付けていません

iRAG: An Incremental Retrieval Augmented Generation System for Videos

要約 検索拡張生成 (RAG) システムは、言語生成と情報検索の長所を組み合わせ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.IR, cs.LG | iRAG: An Incremental Retrieval Augmented Generation System for Videos はコメントを受け付けていません

Leave No One Behind: Online Self-Supervised Self-Distillation for Sequential Recommendation

要約 逐次的な推奨方法は、最新の推奨システムにおいて極めて重要な役割を果たします … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG | Leave No One Behind: Online Self-Supervised Self-Distillation for Sequential Recommendation はコメントを受け付けていません

Gradient Flow of Energy: A General and Efficient Approach for Entity Alignment Decoding

要約 エンティティ アライメント (EA) は、マルチソース ナレッジ グラフ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | Gradient Flow of Energy: A General and Efficient Approach for Entity Alignment Decoding はコメントを受け付けていません

GOLF: Goal-Oriented Long-term liFe tasks supported by human-AI collaboration

要約 ChatGPT と同様の大規模言語モデル (LLM) の出現により、人間と … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.IR | GOLF: Goal-Oriented Long-term liFe tasks supported by human-AI collaboration はコメントを受け付けていません

Unifying Bias and Unfairness in Information Retrieval: A Survey of Challenges and Opportunities with Large Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) の急速な進歩に伴い、検索エンジンやレコメンダ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | Unifying Bias and Unfairness in Information Retrieval: A Survey of Challenges and Opportunities with Large Language Models はコメントを受け付けていません

Leveraging Foundation Models for Content-Based Medical Image Retrieval in Radiology

要約 コンテンツベースの画像検索 (CBIR) は、放射線医学における診断支援と … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.IR | Leveraging Foundation Models for Content-Based Medical Image Retrieval in Radiology はコメントを受け付けていません

Scenario-Adaptive Fine-Grained Personalization Network: Tailoring User Behavior Representation to the Scenario Context

要約 既存の方法では、ユーザーの行動シーケンスを集約した後でのみ表現を適応的に調 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG | Scenario-Adaptive Fine-Grained Personalization Network: Tailoring User Behavior Representation to the Scenario Context はコメントを受け付けていません