Informatique - Recherche d'informations

AlignGroup améliore les recommandations de groupe en équilibrant le consensus et les goûts personnels.

Présentation d'iRangeGraph pour des requêtes de voisins proches avec filtrage de plage efficace dans des dimensions élevées.

Maximise l'impact des pubs sur les panneaux avec des stratégies de répartition malignes des tags.

Présentation d'un ensemble de données spécialisé pour suivre les individus et les organisations dans les crimes financiers.

Optimise tes migrations LLM avec notre outil de tests de régression spécialisé.

Un outil pour analyser rapidement et efficacement les discussions pour les chercheurs.

Utiliser le RAG avec les LLMs améliore l'efficacité des agents de service client et la précision des réponses.

HGAMN améliore la recherche de points d'intérêt dans plusieurs langues.

Baidu lance Mobius, qui améliore la pertinence des pubs et la génération de revenus dans les résultats de recherche.

Une méthode pour construire des graphes de connaissance à partir de documents bruts de manière efficace.

WebQuest aide à tester des modèles qui répondent à des questions provenant de plusieurs pages web.

Un système pour améliorer le support IT en utilisant la génération augmentée par recherche.

Ce document présente le "late chunking" pour améliorer la récupération de texte en préservant le contexte.

Les goûts individuels influencent les notes de produits en ligne plus que les avis collectifs.

Une nouvelle méthode améliore la transformation audio tout en préservant la mélodie et la qualité sonore.

Les KOS organisent des infos de recherche, aidant à une récupération et gestion rapide.

Cette étude analyse l'équité des méthodes de recommandation basées sur la diffusion par rapport aux modèles traditionnels.

Ce guide parle d'améliorer les recommandations musicales en se concentrant sur les préférences personnelles des utilisateurs.

De nouvelles méthodes améliorent la personnalisation des recommandations en ligne grâce au suivi du comportement des utilisateurs.

Un nouveau système améliore la récupération d'infos sur les appareils mobiles avec efficacité et rapidité.

WISDOM aide à identifier et suivre les nouvelles thématiques de recherche en science et technologie.

HierLLM améliore les recommandations de questions pour un apprentissage personnalisé des étudiants.

Cette étude évalue comment les LLM gèrent les requêtes SPARQL et les Graphes de Connaissances.

RegNLP vise à rendre la compréhension des documents réglementaires plus simple et plus efficace.

Découvre comment les lacs de métadonnées facilitent l'accès aux données de recherche et améliorent la gestion.

Une nouvelle méthode pour le tagging de musique utilisant l'apprentissage par quelques exemples montre des résultats prometteurs.

La recherche se concentre sur le choix des meilleurs algos pour les retours implicites dans les systèmes de recommandation.

Une analyse de la performance des systèmes de récupération dans des environnements de données en évolution.

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.