Informatique - Recherche d'informations

Explore des méthodes pour améliorer les prédictions d'engagement des utilisateurs grâce à l'augmentation des données.

Apprends à créer des graphes de connaissance efficaces pour des applis industrielles.

De nouvelles méthodes améliorent les grands modèles de langage grâce à un traitement de l'information plus efficace.

Apprends à évaluer les méthodes de clustering efficacement en utilisant différents critères.

BPR reste efficace pour suggérer des articles en fonction des préférences des utilisateurs.

Explorer le rôle des données synthétiques pour favoriser l'équité dans les algorithmes de recommandation.

De nouvelles méthodes améliorent les recommandations en utilisant des infos détaillées sur les utilisateurs et les objets.

Le pooling de tokens améliore le stockage des données tout en gardant la précision de récupération.

La méthode FLEX propose une nouvelle approche pour évaluer les systèmes texte-en-SQL de manière précise.

Un nouveau modèle améliore les embeddings de texte grâce à des stratégies d'apprentissage en contexte.

QualIT améliore l'analyse de texte en combinant des modèles de langue et des techniques de regroupement.

Une nouvelle étude élabore des modèles pour prédire les feux de forêt déclenchés par la foudre dans le monde entier.

Cette étude évalue différents modèles pour récupérer des infos cliniques de manière efficace.

Évaluer le rôle des modèles de langage dans les jugements de pertinence pour la recherche d'information.

EMERS aide les chercheurs à suivre la consommation d'énergie dans les systèmes de recommandation, en favorisant la sensibilisation à l'environnement.

Cette étude améliore l'extraction d'infos clés en utilisant un nouveau modèle pour des documents non structurés.

Examiner comment les systèmes de recommandation changent les préférences des utilisateurs au fil du temps.

HEN améliore la récupération de mémoire dans les réseaux de neurones en renforçant la séparabilité des motifs.

Cette recherche examine le rôle des LLM dans l'amélioration de l'extraction de données et de l'interaction.

Explorer comment les humains et les machines perçoivent les visages dans des motifs aléatoires.

Une étude des ensembles de données et des métriques dans la recherche sur le questionnement.

Ce document présente un cadre pour améliorer la NER en italien en utilisant des modèles avancés.

Une étude sur l'amélioration des systèmes de recommandation en se concentrant sur les techniques d'extraction de caractéristiques.

LLM-Cure simplifie l'analyse des avis d'apps pour une meilleure expérience utilisateur.

Améliorer la pertinence dans le e-commerce grâce à des techniques de classement avancées.

Combiner des données à long et court terme pour de meilleurs résultats de recherche de produits.

Utiliser des simulations pour améliorer les processus d'intégration des nouveaux utilisateurs.

Des chercheurs ont affronté des défis de recherche de données réelles à NeurIPS 2023.

Explore comment Spacewalker améliore l'annotation et l'analyse des données non structurées.

Un nouveau cadre améliore les recommandations personnalisées en utilisant du texte et des images.

SOSK aide les utilisateurs à suivre et extraire des mots-clés des rapports de sécurité des logiciels.

Évaluer des méthodes pour assurer la cohérence des identifiants de clusters au fil du temps.

Une étude sur l'amélioration des méthodes de recherche pour des avis divers sur des questions complexes.

Des experts parlent de simulations utilisateurs pour améliorer l'accès à l'info et les évaluations des systèmes.

Améliorer les suggestions de voyage en se concentrant sur les indicateurs de durabilité et la technologie moderne.

Les systèmes de recommandations peuvent améliorer l'accès aux documents historiques dans les archives numériques.

Une nouvelle méthode améliore les classements de recherche en utilisant moins d'exemples.

La recherche améliore les systèmes de recommandation en prédisant plusieurs articles à la fois.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations de news personnalisées grâce à des techniques de classement efficaces.

Un cadre améliore la précision et la rapidité dans la récupération des données de foot.