Informatique - Recherche d'informations

Un système qui identifie les infos clés dans les news financières pour les investisseurs.

Analyser les risques et les défenses contre les attaques par empoisonnement dans les recommandations en ligne.

Pinterest améliore la pertinence de la recherche avec un nouveau système d'embedding unifié.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations en équilibrant les données passées et actuelles.

Examiner les défis et solutions pour l'équité dans la prise de décision algorithmique.

Améliorer la récupération de documents en optimisant les listes de résultats pour l'expérience utilisateur.

De nouveaux outils visent à améliorer la précision de la vérification des faits face à la montée de la désinformation.

Cette étude améliore le PSQ pour une meilleure efficacité et efficacité de la récupération d'informations entre langues.

Une nouvelle méthode pour corriger le biais dans les systèmes de recommandation.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour améliorer la récupération d'informations dans les modèles de langage.

Adapt-LLM améliore la performance des LLM en équilibrant les connaissances internes et les infos externes.

Une nouvelle approche pour améliorer la qualité des rapports générés.

Un regard sur comment le texte inutile impacte les systèmes de classement modernes.

Un nouveau système prédit les actions des piétons et des conducteurs, améliorant la sécurité routière.

SoMeR combine des données d'utilisateurs variées pour avoir de meilleures idées sur le comportement en ligne.

Analyser les opinions publiques sur la faune est super important pour les efforts de conservation dans le monde entier.

Découvrez comment le cadre TREx améliore les recommandations d'achats en ligne.

Cet article explore l'apprentissage en contexte et son lien avec la recherche d'informations.

Cette étude analyse des modèles de récupération neuronale en utilisant des méthodes causales pour des insights de pertinence améliorés.

Le cadre CALRec améliore les recommandations en utilisant des grands modèles de langage et des données séquentielles.

Un cadre pour évaluer l'équité dans les systèmes de recommandation influencés par les attributs des utilisateurs.

Un nouveau cadre de prise de décision améliore les recommandations multi-objectifs.

Un aperçu de la façon dont les organisations médiatiques abordent la diversité dans les recommandations de contenu.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la précision de la recherche d'informations.

L3X vise à améliorer l'extraction d'infos de longues listes d'entités à partir de textes vastes.

Explorer le besoin de systèmes de récupération pour comprendre les perspectives des utilisateurs.

TREC iKAT vise à améliorer les interactions avec les agents conversationnels grâce à des dialogues personnalisés.

Apprends comment la quantification vectorielle améliore l'efficacité et la personnalisation des systèmes de recommandation.

Les systèmes de recommandation doivent se concentrer à la fois sur l'engagement des utilisateurs et la vraie utilité pour offrir de meilleures expériences.

Un nouveau cadre améliore les recommandations en utilisant des ID d'utilisateur et des données textuelles riches.

La méthode LAPS améliore les agents conversationnels en générant des dialogues réalistes et en capturant les préférences des utilisateurs.

Améliorer l'efficacité de la recherche vectorielle grâce à des structures d'index innovantes et des solutions de mémoire.

Un nouveau cadre améliore les performances des modèles de langue sur des appareils limités.

Cette étude améliore les systèmes de recommandation en analysant les différentes façons dont les utilisateurs interagissent.

Une nouvelle méthode utilise la technologie pour localiser et sceller les puits de pétrole abandonnés.

Une nouvelle appli aide les personnes épileptiques à suivre et gérer leur santé efficacement.

Un système évalue les essais des étudiants selon à quel point ils répondent aux consignes.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des systèmes de recommandation pour de meilleures expériences utilisateur.

Les systèmes basés sur les avis utilisent les retours des utilisateurs pour améliorer les recommandations de produits en ligne.

Un nouveau jeu de données ProCIS améliore la recherche d'infos en mode conversationnel.