cs.IR」カテゴリーアーカイブ

Context Embeddings for Efficient Answer Generation in RAG

要約 検索拡張生成 (RAG) を使用すると、入力を外部情報で拡張することで、L … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | Context Embeddings for Efficient Answer Generation in RAG はコメントを受け付けていません

ContextIQ: A Multimodal Expert-Based Video Retrieval System for Contextual Advertising

要約 コンテキスト広告は、ユーザーが閲覧しているコンテンツに合わせた広告を配信し … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.IR | ContextIQ: A Multimodal Expert-Based Video Retrieval System for Contextual Advertising はコメントを受け付けていません

Transforming Location Retrieval at Airbnb: A Journey from Heuristics to Reinforcement Learning

要約 Airbnb 検索システムは進化し続けるにつれて、多くの特有の課題に取り組 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | Transforming Location Retrieval at Airbnb: A Journey from Heuristics to Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Zero-Shot Dense Retrieval with Embeddings from Relevance Feedback

要約 関連性の監視が利用できない場合、効果的な高密度検索システムを構築することは … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | Zero-Shot Dense Retrieval with Embeddings from Relevance Feedback はコメントを受け付けていません

Vision Search Assistant: Empower Vision-Language Models as Multimodal Search Engines

要約 検索エンジンでは未知の情報をテキストで検索することができます。 ただし、モ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.IR, cs.LG | Vision Search Assistant: Empower Vision-Language Models as Multimodal Search Engines はコメントを受け付けていません

Assessing Brittleness of Image-Text Retrieval Benchmarks from Vision-Language Models Perspective

要約 概念の粒度に焦点を当てて、画像テキスト検索 (ITR) 評価パイプラインの … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.IR | Assessing Brittleness of Image-Text Retrieval Benchmarks from Vision-Language Models Perspective はコメントを受け付けていません

Knowledge Graph Enhanced Language Agents for Recommendation

要約 最近、言語エージェントは、人間の行動や、レコメンデーション システムのユー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.MA | Knowledge Graph Enhanced Language Agents for Recommendation はコメントを受け付けていません

AGENT-CQ: Automatic Generation and Evaluation of Clarifying Questions for Conversational Search with LLMs

要約 オープンドメインの会話型検索 (CS) システムにおけるクエリの理解と検索 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | AGENT-CQ: Automatic Generation and Evaluation of Clarifying Questions for Conversational Search with LLMs はコメントを受け付けていません

FISHNET: Financial Intelligence from Sub-querying, Harmonizing, Neural-Conditioning, Expert Swarms, and Task Planning

要約 膨大なデータ ソースからの金融インテリジェンスの生成は、通常、ナレッジ グ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | FISHNET: Financial Intelligence from Sub-querying, Harmonizing, Neural-Conditioning, Expert Swarms, and Task Planning はコメントを受け付けていません

GPT vs RETRO: Exploring the Intersection of Retrieval and Parameter-Efficient Fine-Tuning

要約 パラメータ効率の良い微調整 (PEFT) と検索拡張生成 (RAG) は、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | GPT vs RETRO: Exploring the Intersection of Retrieval and Parameter-Efficient Fine-Tuning はコメントを受け付けていません