Informatique - Recherche d'informations

Présentation de NLLB-E5, un modèle qui améliore l'accès à l'information multilingue pour les langues à faibles ressources.

GLARE améliore la classification des appels spéciaux dans le système juridique brésilien.

Explorer de nouvelles méthodes pour une analyse efficace des grandes données et une meilleure précision de recherche.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la normalisation des termes médicaux en utilisant des modèles linguistiques.

Explorer comment des explications plus claires renforcent la confiance dans les recommandations.

Mamba améliore les systèmes de recommandation personnalisée avec rapidité et précision.

Utiliser les avis des clients pour créer des expériences de shopping personnalisées avec des en-têtes de recommandations dynamiques.

Examiner comment le langage influence l'efficacité des recommandations basées sur les LLM.

Cet article examine comment la recommandation d'articles et la prédiction de liens peuvent fonctionner ensemble.

Une nouvelle méthode améliore l'expérience utilisateur dans les systèmes de recommandation grâce à la collaboration mobile-cloud.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des recommandations musicales en utilisant à la fois les retours utilisateurs positifs et négatifs.

Apprends comment la tokenisation sémantique améliore les systèmes de recommandation.

RePlay simplifie la création et les tests de systèmes de recommandation pour les chercheurs et les pros.

Un aperçu approfondi du biais de popularité dans les systèmes UserKNN.

Un nouveau cadre évalue la précision et la fiabilité des sources pour les réponses générées par le modèle linguistique.

CrossGR améliore les recommandations de produits sur différents marchés en utilisant une technologie de graphes innovante.

Un nouveau cadre améliore les recommandations tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Un aperçu de comment TTDS améliore les recommandations personnalisées avec des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode combine des données structurées et non structurées pour améliorer les réponses aux questions académiques.

Examiner l'impact des modèles pré-entraînés sur les systèmes de recommandation musicale.

Un nouvel algorithme améliore le comptage des motifs temporels dans les réseaux complexes.

Une nouvelle méthode aide les utilisateurs à explorer des intérêts variés grâce aux préférences de leurs amis.

Une étude sur la performance de différentes techniques de quantification des données pour une recherche efficace.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité du classement pour de meilleures expériences utilisateur.

Une nouvelle méthode pour classer les articles améliore la précision des recherches et des recommandations.

Surmonter le biais de récence pour améliorer l'expérience utilisateur dans les systèmes de recommandation.

De nouvelles méthodes simplifient l'extraction PICO des essais cliniques pour une recherche plus efficace.

Analyser comment les préjugés influencent les suggestions de contenu numérique selon les démographies.

Ce cadre permet d'apprendre rapidement de nouvelles catégories d'objets avec peu de données.

Apprends comment les modèles causaux peuvent améliorer les recommandations en se concentrant sur les facteurs clés.

Un nouveau modèle d'embeddings de texte montre des promesses dans les tâches multilingues et les performances.

Découvre comment la recherche vectorielle multimodale améliore la récupération d'infos grâce à des interactions utilisateurs avancées.

Cet article présente un cadre pour mieux classer les fournisseurs de contenu en utilisant les retours des utilisateurs.

De nouvelles méthodes améliorent la rapidité et la pertinence pour trouver des parcours de voyage similaires des utilisateurs.

Découvrez comment la personnalisation transforme les expériences de recherche vidéo pour les utilisateurs.

Les robots améliorent leur performance sur les tâches grâce à la génération augmentée par récupération progressive.

PaperQA2 aide les chercheurs à rechercher dans la littérature et à détecter les erreurs.

Promptriever simplifie la récupération d'infos en suivant les instructions des utilisateurs.

Améliorer les expériences utilisateurs grâce à des systèmes de recommandation intégrés.

Une nouvelle méthode mélange des correspondances réelles et des prédictions pour de meilleures connexions pro.