「cs.IR」カテゴリーアーカイブ

UniversalRAG: Retrieval-Augmented Generation over Multiple Corpora with Diverse Modalities and Granularities

投稿日: 2025年4月30日 作成者: jarxiv

要約 検索された生成（RAG）は、クエリに関連する外部知識をモデルの応答に接地す … 続きを読む →

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CBM-RAG: Demonstrating Enhanced Interpretability in Radiology Report Generation with Multi-Agent RAG and Concept Bottleneck Models

投稿日: 2025年4月30日 作成者: jarxiv

要約 生成人工知能（AI）の進歩は、放射線学のワークフローを自動化するための大き … 続きを読む →

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Mitigating Modality Bias in Multi-modal Entity Alignment from a Causal Perspective

投稿日: 2025年4月30日 作成者: jarxiv

要約 Multi-Modal Entity Alignment（MMEA）は、重 … 続きを読む →

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LLM-Generated Fake News Induces Truth Decay in News Ecosystem: A Case Study on Neural News Recommendation

投稿日: 2025年4月30日 作成者: jarxiv

要約 オンラインの偽のニュースモデレートは、偽のニュース制作における大規模な言語 … 続きを読む →

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Hierarchical Uncertainty-Aware Graph Neural Network

投稿日: 2025年4月29日 作成者: jarxiv

要約 グラフニューラルネットワーク（GNNS）に関する最近の研究では、局所的な不 … 続きを読む →

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Mitigating Modality Bias in Multi-modal Entity Alignment from a Causal Perspective

投稿日: 2025年4月29日 作成者: jarxiv

要約 Multi-Modal Entity Alignment（MMEA）は、重 … 続きを読む →

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Unveiling the Hidden: Movie Genre and User Bias in Spoiler Detection

投稿日: 2025年4月29日 作成者: jarxiv

要約 映画のレビューのネタバレは、IMDBや腐ったトマトなどのプラットフォームで … 続きを読む →

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Annif at SemEval-2025 Task 5: Traditional XMTC augmented by LLMs

投稿日: 2025年4月29日 作成者: jarxiv

要約 このホワイトペーパーでは、大規模な言語モデル（LLMS）を使用したサブジェ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DL, cs.IR, cs.LG, I.2.7 | Annif at SemEval-2025 Task 5: Traditional XMTC augmented by LLMs はコメントを受け付けていません

GraphEx: A Graph-based Extraction Method for Advertiser Keyphrase Recommendation

投稿日: 2025年4月29日 作成者: jarxiv

要約 オンライン販売者と広告主は、リストされた製品のキーフレーズを推奨しており、 … 続きを読む →

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Knowledge Distillation of Domain-adapted LLMs for Question-Answering in Telecom

投稿日: 2025年4月29日 作成者: jarxiv

要約 知識蒸留（KD）は、大規模な言語モデル（LLM）のサイズを縮小するアプロー … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.IR, cs.LG, I.2.7 | Knowledge Distillation of Domain-adapted LLMs for Question-Answering in Telecom はコメントを受け付けていません