「cs.IR」カテゴリーアーカイブ

Judgment2vec: Apply Graph Analytics to Searching and Recommendation of Similar Judgments

投稿日: 2024年8月9日 作成者: jarxiv

要約 法廷実務において、法律専門家は、その訓練に基づいて事件を解決する意見を提供 … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 68T50, cs.AI, cs.IR, I.2.4 | Judgment2vec: Apply Graph Analytics to Searching and Recommendation of Similar Judgments はコメントを受け付けていません

MM-Forecast: A Multimodal Approach to Temporal Event Forecasting with Large Language Models

投稿日: 2024年8月9日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、大規模な言語モデルを使用したマルチモーダル時間イベント予測という … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.MM, H.3.3 | MM-Forecast: A Multimodal Approach to Temporal Event Forecasting with Large Language Models はコメントを受け付けていません

An Autonomous GIS Agent Framework for Geospatial Data Retrieval

投稿日: 2024年8月9日 作成者: jarxiv

要約 新しい大規模言語モデル (LLM) を活用した自律型地理情報システム (G … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.ET, cs.IR | An Autonomous GIS Agent Framework for Geospatial Data Retrieval はコメントを受け付けていません

Consumer Transactions Simulation through Generative Adversarial Networks

投稿日: 2024年8月8日 作成者: jarxiv

要約 大規模な小売データ システムの急速に進化する領域では、将来の消費者取引の構 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IR, cs.LG, q-fin.CP | Consumer Transactions Simulation through Generative Adversarial Networks はコメントを受け付けていません

Relevance meets Diversity: A User-Centric Framework for Knowledge Exploration through Recommendations

投稿日: 2024年8月8日 作成者: jarxiv

要約 最新のレコメンダー システムでは、関連性と多様性の両方を備えたレコメンデー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | Relevance meets Diversity: A User-Centric Framework for Knowledge Exploration through Recommendations はコメントを受け付けていません

Generative Language Models with Retrieval Augmented Generation for Automated Short Answer Scoring

投稿日: 2024年8月8日 作成者: jarxiv

要約 自動短答採点 (ASAS) は、教育評価における重要な要素です。 従来の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | Generative Language Models with Retrieval Augmented Generation for Automated Short Answer Scoring はコメントを受け付けていません

LiRank: Industrial Large Scale Ranking Models at LinkedIn

投稿日: 2024年8月8日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、最先端のモデリング アーキテクチャと最適化手法を実稼働環境にもた … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG, H.3.3 | LiRank: Industrial Large Scale Ranking Models at LinkedIn はコメントを受け付けていません

Multi-Modal Dataset Creation for Federated Learning with DICOM Structured Reports

投稿日: 2024年8月7日 作成者: jarxiv

要約 目的: フェデレーテッド トレーニングは、多様なデータ ストレージ オプシ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IR, cs.LG | Multi-Modal Dataset Creation for Federated Learning with DICOM Structured Reports はコメントを受け付けていません

Fact Finder — Enhancing Domain Expertise of Large Language Models by Incorporating Knowledge Graphs

投稿日: 2024年8月7日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の最近の進歩により、自然言語クエリに応答する … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | Fact Finder — Enhancing Domain Expertise of Large Language Models by Incorporating Knowledge Graphs はコメントを受け付けていません

Artificial Intelligence for Literature Reviews: Opportunities and Challenges

投稿日: 2024年8月7日 作成者: jarxiv

要約 この原稿は、系統的文献レビュー (SLR) における人工知能 (AI) の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.IR | Artificial Intelligence for Literature Reviews: Opportunities and Challenges はコメントを受け付けていません