cs.IR」カテゴリーアーカイブ

SUBER: An RL Environment with Simulated Human Behavior for Recommender Systems

要約 強化学習 (RL) は、長期的な報酬を最適化し、ユーザーが関連コンテンツを … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG | SUBER: An RL Environment with Simulated Human Behavior for Recommender Systems はコメントを受け付けていません

Breaking Language Barriers with MMTweets: Advancing Cross-Lingual Debunked Narrative Retrieval for Fact-Checking

要約 以前に誤りが暴かれた物語を見つけるには、すでに事実確認が行われた主張を特定 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CY, cs.IR, cs.LG, cs.SI | Breaking Language Barriers with MMTweets: Advancing Cross-Lingual Debunked Narrative Retrieval for Fact-Checking はコメントを受け付けていません

ColBERT Retrieval and Ensemble Response Scoring for Language Model Question Answering

要約 質問に正しく答えるためには深い技術的知識が必要であるため、ドメイン固有の質 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | ColBERT Retrieval and Ensemble Response Scoring for Language Model Question Answering はコメントを受け付けていません

Hybrid Semantic Search: Unveiling User Intent Beyond Keywords

要約 このペーパーでは、ユーザーの意図を理解する際の従来のキーワードベースの検索 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | Hybrid Semantic Search: Unveiling User Intent Beyond Keywords はコメントを受け付けていません

Harnessing Multimodal Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation

要約 大規模言語モデル (LLM) の最近の進歩により、レコメンデーション シス … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | Harnessing Multimodal Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation はコメントを受け付けていません

BLAZE: Cross-Language and Cross-Project Bug Localization via Dynamic Chunking and Hard Example Learning

要約 ソフトウェアのバグを特定して解決するには、開発者は多大な労力を費やす必要が … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG, cs.SE | BLAZE: Cross-Language and Cross-Project Bug Localization via Dynamic Chunking and Hard Example Learning はコメントを受け付けていません

IncDSI: Incrementally Updatable Document Retrieval

要約 Differentiable Search Index は、文書検索用に最 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR, cs.LG | IncDSI: Incrementally Updatable Document Retrieval はコメントを受け付けていません

EmbSum: Leveraging the Summarization Capabilities of Large Language Models for Content-Based Recommendations

要約 コンテンツベースの推奨システムは、デジタル世界でパーソナライズされたコンテ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | EmbSum: Leveraging the Summarization Capabilities of Large Language Models for Content-Based Recommendations はコメントを受け付けていません

MAPLE: Enhancing Review Generation with Multi-Aspect Prompt LEarning in Explainable Recommendation

要約 Explainable Recommendation タスクは、ユーザーと … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR, cs.LG | MAPLE: Enhancing Review Generation with Multi-Aspect Prompt LEarning in Explainable Recommendation はコメントを受け付けていません

Linguistic and Structural Basis of Engineering Design Knowledge

要約 自然言語アーティファクトの記述は、エンジニアリング設計の知識の主な伝達手段 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.DL, cs.IR | Linguistic and Structural Basis of Engineering Design Knowledge はコメントを受け付けていません