cs.IR」カテゴリーアーカイブ

AutoML for Large Capacity Modeling of Meta’s Ranking Systems

要約 何十億ものユーザーにサービスを提供する Meta の Web スケールのラ … 続きを読む

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On (Normalised) Discounted Cumulative Gain as an Off-Policy Evaluation Metric for Top-$n$ Recommendation

要約 推奨へのアプローチは通常、次の 2 つの方法のいずれかで評価されます。(1 … 続きを読む

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PEARL: Personalizing Large Language Model Writing Assistants with Generation-Calibrated Retrievers

要約 強力で大規模な言語モデルにより、作文とコミュニケーションの品質と効率を大幅 … 続きを読む

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GPT4Table: Can Large Language Models Understand Structured Table Data? A Benchmark and Empirical Study

要約 大規模言語モデル (LLM) は、自然言語 (NL) 関連のタスクを解決す … 続きを読む

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Overview of the TREC 2023 Product Product Search Track

要約 今年は TREC 製品検索トラックの初年度です。 今年の焦点は、再利用可能 … 続きを読む

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Schema-adaptable Knowledge Graph Construction

要約 従来のナレッジ グラフ構築 (KGC) アプローチは通常、事前定義されたス … 続きを読む

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Editing Language Model-based Knowledge Graph Embeddings

要約 ここ数十年、言語モデルを介してナレッジ グラフ (KG) 埋め込みをフレー … 続きを読む

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Towards A Unified View of Answer Calibration for Multi-Step Reasoning

要約 思考連鎖 (CoT) プロンプトを採用した大規模言語モデル (LLM) に … 続きを読む

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Generate, Filter, and Fuse: Query Expansion via Multi-Step Keyword Generation for Zero-Shot Neural Rankers

要約 クエリ拡張は、第 1 段階のリトリーバーの再現率と精度を向上させるのに効果 … 続きを読む

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Mixed Attention Network for Cross-domain Sequential Recommendation

要約 最新のレコメンダー システムでは、逐次レコメンデーションでは時系列のユーザ … 続きを読む

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