「H.3.3」カテゴリーアーカイブ

Leveraging Large Language Models for Semantic Query Processing in a Scholarly Knowledge Graph

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 提案された研究は、ユーザーがオーストラリア国立大学 (ANU) のコンピュ … 続きを読む →

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From Internet of Things Data to Business Processes: Challenges and a Framework

投稿日: 2024年5月15日 作成者: jarxiv

要約 IoT およびビジネス プロセス管理 (BPM) コミュニティは、製造やヘ … 続きを読む →

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Mitigating Hallucinations in Large Language Models via Self-Refinement-Enhanced Knowledge Retrieval

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな分野で優れた機能を実証していま … 続きを読む →

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De-DSI: Decentralised Differentiable Search Index

投稿日: 2024年4月22日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、大規模言語モデル (LLM) と情報検索のための真の分散化を … 続きを読む →

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De-DSI: Decentralised Differentiable Search Index

投稿日: 2024年4月19日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、大規模言語モデル (LLM) と情報検索のための真の分散化を … 続きを読む →

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On the resilience of Collaborative Learning-based Recommender Systems Against Community Detection Attack

投稿日: 2024年3月26日 作成者: jarxiv

要約 協調学習ベースのレコメンダー システムは、Federated Learni … 続きを読む →

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EasyNER: A Customizable Easy-to-Use Pipeline for Deep Learning- and Dictionary-based Named Entity Recognition from Medical Text

投稿日: 2024年3月8日 作成者: jarxiv

要約 背景 医学研究では何百万もの出版物が生成されており、その規模と複雑さは人間 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, 92-04, 92-08, cs.CL, H.3.3, q-bio.QM | EasyNER: A Customizable Easy-to-Use Pipeline for Deep Learning- and Dictionary-based Named Entity Recognition from Medical Text はコメントを受け付けていません

RAGged Edges: The Double-Edged Sword of Retrieval-Augmented Chatbots

投稿日: 2024年3月5日 作成者: jarxiv

要約 ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、人工知能の目覚ましい進 … 続きを読む →

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Science Checker Reloaded: A Bidirectional Paradigm for Transparency and Logical Reasoning

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 情報検索は急速に進化している分野です。 しかし、科学的および産業上の膨大な … 続きを読む →

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Retrieval-Augmented Thought Process as Sequential Decision Making

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、人々を支援し、「知性の輝き」を示す強力な … 続きを読む →

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