Informática - Recuperación de información

Este artículo habla sobre métodos para reducir el sesgo de popularidad en las herramientas de recomendación.

Un conjunto de datos para evaluar la similitud semántica en letras de canciones en español.

El proyecto DeepScribe mejora la transcripción de tabletas cuneiformes utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

Un método para mejorar las recomendaciones a través de consultas sintéticas a partir de los datos de interacción del usuario.

GFN4Rec mejora el compromiso del usuario con recomendaciones diversas y de alta calidad.

GenSpectrum Chat ofrece respuestas rápidas y claras sobre las variantes de COVID-19 para todos.

Un nuevo marco imita las acciones del usuario usando modelos de lenguaje para mejorar las interacciones con la tecnología.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia y efectividad de la recuperación de texto usando pseudo-consultas.

Un nuevo método mejora la calidad de recuperación al perfeccionar los modelos de doble codificador.

Este artículo explora los puntos de referencia para evaluar el procesamiento del lenguaje búlgaro en modelos de IA.

Un método simple mejora la eficiencia en los sistemas de recuperación al simplificar el procesamiento de consultas.

Un nuevo modelo mejora las predicciones sobre el comportamiento de clics de los usuarios en línea.

Una herramienta para analizar datos de luz nocturna y ayudar en la planificación urbana y la investigación.

Un nuevo método mejora la eficiencia de recuperación de información con menos necesidades de datos.

Explorando avances y desafíos en modelos generativos de recuperación de información.

Este estudio evalúa métodos de entrenamiento intermedios para mejorar la recuperación de información en modelos de lenguaje.

Un nuevo modelo mejora las recomendaciones usando tanto comentarios positivos como negativos.

Nuevas técnicas mejoran la precisión y eficiencia en los sistemas de recomendación.

Un sistema mejora la precisión del diálogo usando pautas procedimentales.

Aprende métodos para proteger la información personal (PII) al usar Modelos de Lenguaje Grandes.

Un nuevo marco mejora la predicción de CTR al abordar el sesgo de selección de muestras.

Un nuevo marco mejora la consistencia y el rendimiento en la publicidad en línea.

Un modelo mejora cómo las plataformas recomiendan videos a los usuarios.

Examinando cómo el sesgo de popularidad afecta la satisfacción del usuario en los sistemas de recomendación.

Un nuevo método para mejorar la búsqueda de información en la literatura académica.

Un sistema para conectar voluntarios con vehículos durante crisis para evacuaciones eficientes.

Un nuevo método para mejores recomendaciones de productos dirigidas por los usuarios.

RD-Suite tiene como objetivo estandarizar la evaluación de métodos de destilación de ranking para una mejor comparación.

Un nuevo modelo mejora las recomendaciones de comida para los usuarios según sus preferencias cambiantes.

Una mirada a los sesgos en la búsqueda de texto-video y formas de mejorar la precisión.

Las incrustaciones de caja mejoran el manejo de consultas complejas de ítem-atributo para obtener mejores resultados de búsqueda.

Un nuevo enfoque mejora la creación de informes médicos a partir de imágenes usando modelos avanzados.

Una mirada a nuevos métodos que mejoran el rendimiento de agrupamiento de imágenes usando aprendizaje contrastivo.

Descubre cómo RETA-LLM combina modelos de lenguaje y sistemas de recuperación para dar mejores respuestas.

Descubre cómo CMR transforma la precisión de las recomendaciones con ajustes en tiempo real.

El web scraping proporciona datos clave para entender las tendencias geográficas y los cambios urbanos.

GitHub tiene un montón de datos abiertos que son esenciales para la investigación y colaboración en IA.

Presentamos FairLTR-RC para mejorar la equidad en los sistemas de ranking sin necesidad de un reentrenamiento pesado.

La esperanza nos impulsa hacia adelante, ayudándonos a enfrentar desafíos y seguir nuestros sueños.

Nuevo enfoque mejora la precisión en la detección de posturas en diversos temas.