Informatica - Recupero delle informazioni

Scopri come i PCA migliorano l'interazione e l'esperienza degli utenti nella tecnologia.

Un nuovo sistema per migliorare le raccomandazioni senza dati precedenti.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni del recupero dei documenti usando identificatori unici.

Un sistema che identifica le informazioni chiave nelle notizie finanziarie per gli investitori.

Analizzando i rischi e le difese contro gli attacchi di avvelenamento nelle raccomandazioni online.

Pinterest migliora la rilevanza delle ricerche usando un nuovo sistema di embedding unificato.

Nuovo metodo migliora le raccomandazioni bilanciando dati passati e attuali.

Esaminando le sfide e le soluzioni per la giustizia nella decisione algoritmica.

Migliorare il recupero dei documenti ottimizzando le liste dei risultati per l'esperienza dell'utente.

Nuovi strumenti puntano a migliorare l'accuratezza del fact-checking in mezzo all'aumento della disinformazione.

Questo studio migliora il PSQ per un'efficienza e un'efficacia migliori nel recupero di informazioni tra lingue diverse.

Un nuovo metodo per correggere il bias nei sistemi di raccomandazione.

Questo articolo parla di un nuovo framework per migliorare il recupero delle informazioni nei modelli di lingua.

Adapt-LLM migliora le prestazioni degli LLM bilanciando le conoscenze interne e le informazioni esterne.

Un nuovo modo per migliorare la qualità dei report generati.

Uno sguardo a come il testo irrilevante influisce sui moderni sistemi di ranking.

Un nuovo sistema prevede le azioni dei pedoni e dei conducenti, migliorando la sicurezza stradale.

SoMeR combina dati diversi degli utenti per avere migliori intuizioni sul comportamento online.

Analizzare le opinioni pubbliche sulla fauna selvatica è fondamentale per gli sforzi di conservazione in tutto il mondo.

Scopri come il framework TREx migliora le raccomandazioni per lo shopping online.

Questo articolo esplora l'apprendimento in contesto e la sua connessione con il recupero dell'informazione.

Questo studio analizza modelli di recupero neurale usando metodi causali per avere migliori intuizioni sulla rilevanza.

Il framework CALRec migliora le raccomandazioni usando modelli di linguaggio grande e dati sequenziali.

Un framework per valutare l'equità nei sistemi di raccomandazione influenzati dagli attributi degli utenti.

Un nuovo framework per prendere decisioni migliora le raccomandazioni multi-obiettivo.

Uno sguardo a come le organizzazioni media affrontano la diversità nelle raccomandazioni dei contenuti.

Un nuovo framework migliora l'efficienza e la precisione nel recupero delle informazioni.

L3X punta a migliorare l'estrazione di informazioni da lunghe liste di entità in testi ampi.

Esplorando la necessità di sistemi di recupero per capire le prospettive degli utenti.

TREC iKAT punta a migliorare le interazioni con gli agenti conversazionali attraverso dialoghi personalizzati.

Scopri come la quantizzazione dei vettori migliora l'efficienza e la personalizzazione dei sistemi di raccomandazione.

I sistemi di raccomandazione devono concentrarsi sia sul coinvolgimento degli utenti che sulla vera utilità per esperienze migliori.

Un nuovo framework migliora le raccomandazioni usando gli ID degli utenti e dati testuali ricchi.

Il metodo LAPS migliora gli agenti conversazionali creando dialoghi realistici e catturando le preferenze degli utenti.

Migliorare l'efficienza della ricerca vettoriale tramite strutture di indice innovative e soluzioni di memoria.

Un nuovo framework migliora le prestazioni dei modelli di linguaggio su dispositivi limitati.

Questo studio migliora i sistemi di raccomandazione analizzando diversi metodi di interazione degli utenti.

Un nuovo metodo usa la tecnologia per localizzare e sigillare i pozzi petroliferi abbandonati.

Una nuova app aiuta chi ha l'epilessia a tenere sotto controllo e gestire la propria salute in modo efficace.

Un sistema valuta i saggi degli studenti in base a quanto bene rispondono ai temi.