cs.IR」カテゴリーアーカイブ

Whom do Explanations Serve? A Systematic Literature Survey of User Characteristics in Explainable Recommender Systems Evaluation

要約 推薦システムに説明を加えることは、ユーザーの信頼やシステムの透明性を高める … 続きを読む

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mFollowIR: a Multilingual Benchmark for Instruction Following in Retrieval

要約 検索システムは一般に、短くて不足しているWebスタイルのクエリに焦点を当て … 続きを読む

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A Zero-Shot Generalization Framework for LLM-Driven Cross-Domain Sequential Recommendation

要約 ゼロショットクロスドメインの順次推奨(ZCDSR)は、追加のトレーニングや … 続きを読む

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LemmaHead: RAG Assisted Proof Generation Using Large Language Models

要約 数学的な問題を解決したり数学的証拠を書いたりするために必要なロジックを開発 … 続きを読む

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Collecting Cost-Effective, High-Quality Truthfulness Assessments with LLM Summarized Evidence

要約 ガードレールがオンラインでの誤った情報や偽情報に対する劣化により、効果的に … 続きを読む

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Citation Recommendation based on Argumentative Zoning of User Queries

要約 引用勧告は、学者が引用する重要な論文を見つけることを目的としています。 引 … 続きを読む

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RbFT: Robust Fine-tuning for Retrieval-Augmented Generation against Retrieval Defects

要約 検索された生成(RAG)は、知識ベースから取得された外部知識を統合すること … 続きを読む

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Can we Retrieve Everything All at Once? ARM: An Alignment-Oriented LLM-based Retrieval Method

要約 実際のオープンドメインの質問は、特にそれらに答えるには複数の情報源からの情 … 続きを読む

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Cross-Language Approach for Quranic QA

要約 質問応答システムは、限られたリソースと希少なデータを持つ言語の重大な制限に … 続きを読む

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Uncertainty Quantification and Decomposition for LLM-based Recommendation

要約 推奨のために大規模な言語モデル(LLMS)が広く採用されているにもかかわら … 続きを読む

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