cs.IR」カテゴリーアーカイブ

JMLR: Joint Medical LLM and Retrieval Training for Enhancing Reasoning and Professional Question Answering Capability

要約 大規模言語モデル (LLM) は、医療知識の獲得と質問応答において顕著な可 … 続きを読む

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Interactive Topic Models with Optimal Transport

要約 トピック モデルは、ドキュメント コレクションの分析に広く使用されています … 続きを読む

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FlowVQA: Mapping Multimodal Logic in Visual Question Answering with Flowcharts

要約 視覚的な質問に答える既存のベンチマークには、特に空間推論スキルの評価におい … 続きを読む

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RAVEN: Multitask Retrieval Augmented Vision-Language Learning

要約 世界中のすべての知識をモデルパラメータにエンコードするために大規模な言語モ … 続きを読む

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FlowVQA: Mapping Multimodal Logic in Visual Question Answering with Flowcharts

要約 視覚的な質問に答える既存のベンチマークには、特に空間推論スキルの評価におい … 続きを読む

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UniRec: A Dual Enhancement of Uniformity and Frequency in Sequential Recommendations

要約 逐次レコメンデーションにおける表現学習は、ユーザー インタラクション パタ … 続きを読む

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Concordance in basal cell carcinoma diagnosis. Building a proper ground truth to train Artificial Intelligence tools

要約 背景: さまざまな基底細胞癌 (BCC) 臨床基準の存在を客観的に検証する … 続きを読む

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Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever

要約 Contrastive Language-Image Pretrainin … 続きを読む

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Light-weight End-to-End Graph Interest Network for CTR Prediction in E-commerce Search

要約 クリックスルー率 (CTR) の予測は、e コマース検索におけるユーザー … 続きを読む

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LumberChunker: Long-Form Narrative Document Segmentation

要約 最新の NLP タスクは、最新の関連コンテキスト情報にアクセスするために、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR, I.2 | LumberChunker: Long-Form Narrative Document Segmentation はコメントを受け付けていません