人事部門は、ナレッジグラフを使った構造化データ表現から大いに恩恵を受けることができるよ。
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コンピューターサイエンス - 情報検索
RSS新しいランキングプラットフォームがオンラインショッピングをパーソナライズして、より良い顧客体験を提供するよ。
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LLMベースの埋め込みモデルにおけるプーリングとアテンション戦略を分析してるよ。
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新しいモデルが幾何学やビジュアルデータを使ってファッションアイテムの提案を強化するよ。
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AlignGroupは、合意と個人の好みをバランスさせることでグループの推薦を改善するよ。
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iRangeGraphを紹介するよ！高次元の効率的な範囲フィルタリング近傍クエリのためのものだよ。
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スマートなタグ配分戦略でビルボード広告のインパクトを最大化しよう。
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金融犯罪に関わる個人や組織を追跡するための特化したデータセットを紹介します。
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私たちの専門的な回帰テストツールで、LLMの移行をスムーズにしよう。
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研究者向けにチャットログを迅速かつ効果的に分析するためのツール。
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RAGとLLMを活用すると、カスタマーサービスのエージェントの効率と応答精度がアップするよ。
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HGAMNは異なる言語での興味のあるポイントの検索を強化するよ。
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バイドゥがモビウスを導入、検索結果の広告の関連性と収益を向上させる。
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生の文書から効率的に知識グラフを作る方法。
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WebQuestは、複数のウェブページからの質問に答えるテストモデルをサポートするんだ。
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情報支援を改善するための検索拡張生成システム。
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この論文では、文脈を保ちながらより良いテキスト検索のための遅延チャンク化について紹介しています。
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個々の好みがオンライン商品の評価に、集団のフィードバックよりも影響を与える。
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新しい方法がメロディーと音質を保ちながら音声変換を改善するんだ。
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KOSは研究情報を整理して、すぐに取り出せて管理しやすくしてるよ。
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この研究は、拡散ベースの推薦方法の公平性を伝統的なモデルと比較して分析してるよ。
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このガイドは、ユーザーの好みに基づいて音楽のおすすめを良くする方法について話してるよ。
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新しい方法で、ユーザーの行動追跡を通じてオンライン推薦のパーソナライズが改善されてるよ。
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新しいシステムは、モバイルデバイスでの情報検索を効率的かつ迅速に改善する。
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WISDOMは、科学と技術の新しい研究テーマを特定して追跡するのを手伝う。
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HierLLMは、個別化された学生の学習のための質問推薦を改善する。
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この研究は、LLMがSPARQLクエリやナレッジグラフをどう扱うかを評価してるよ。
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RegNLPは、規制文書の理解をもっと簡単で効率的にすることを目指している。
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メタデータレイクが研究データへのアクセスをスムーズにして、管理を改善する方法を学ぼう。
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少ないデータで音楽タグ付けする新しい方法が良い結果を出してるよ。
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研究は、レコメンダーシステムにおける暗黙のフィードバックに最適なアルゴリズムを選ぶことに焦点を当てている。
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変化するデータ環境でのリトリーバルシステムのパフォーマンス分析。
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NLLB-E5を紹介するよ、資源が少ない言語のための多言語情報アクセスを強化するモデルだよ。
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GLAREはブラジルの法制度における特別な控訴の分類を強化します。
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効果的なビッグデータ分析と検索精度のための新しい方法を探る。
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新しい方法が言語モデルを使って医療用語の正規化の精度を向上させる。
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明確な説明が推薦への信頼をどう高めるか探る。
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マンバはパーソナライズされたレコメンデーションシステムをスピードと正確さで改善する。
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カスタマーレビューを使って、ダイナミックなおすすめヘッダーでパーソナライズされたショッピング体験を作る。
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言語がLLMベースの推奨の効果にどう影響するかを調べる。
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