Informática - Recuperação de informação

Aprenda como os metadata-lakes facilitam o acesso aos dados de pesquisa e melhoram a gestão.

Um novo método para etiquetar músicas usando aprendizado com poucos exemplos tá mostrando resultados promissores.

A pesquisa foca em escolher os melhores algoritmos para feedback implícito em sistemas de recomendação.

Uma análise de como sistemas de recuperação funcionam em ambientes de dados em mudança.

Apresentamos o NLLB-E5, um modelo que melhora o acesso a informações multilíngues para idiomas de poucos recursos.

O GLARE melhora a classificação de recursos especiais no sistema jurídico do Brasil.

Explorando novas formas de fazer análises de big data e melhorar a precisão nas buscas.

Um novo método melhora a precisão na normalização de termos médicos usando modelos de linguagem.

Explorando como explicações mais claras aumentam a confiança nas recomendações.

Mamba melhora os sistemas de recomendação personalizada com velocidade e precisão.

Usando avaliações de clientes pra criar experiências de compra personalizadas com cabeçalhos de recomendações dinâmicas.

Analisando como a linguagem afeta a eficácia das recomendações baseadas em LLM.

Esse artigo analisa como a recomendação de itens e a previsão de links podem trabalhar juntas.

Um novo método melhora a experiência do usuário em sistemas de recomendação através da colaboração móvel-nuvem.

Este estudo foca em melhorar as recomendações de música usando tanto o feedback positivo quanto o negativo dos usuários.

Descubra como a tokenização semântica melhora os sistemas de recomendação.

O RePlay facilita a criação e o teste de sistemas de recomendação para pesquisadores e profissionais.

Uma análise detalhada do viés de popularidade em sistemas UserKNN.

Novo framework avalia a precisão e a confiabilidade das fontes para respostas geradas por modelos de linguagem.

A CrossGR melhora as recomendações de produtos em vários mercados usando uma tecnologia de gráfico inovadora.

Uma nova estrutura melhora as recomendações enquanto protege a privacidade do usuário.

Uma olhada em como o TTDS melhora as recomendações personalizadas usando modelos de linguagem grandes.

Um novo método combina dados estruturados e não estruturados pra melhorar as respostas a perguntas acadêmicas.

Analisando o impacto de modelos pré-treinados em sistemas de recomendação de música.

Um novo algoritmo melhora a contagem de motivos temporais em redes complexas.

Um novo método ajuda os usuários a explorar interesses diversos por meio das preferências dos amigos.

Um estudo sobre o desempenho de várias técnicas de quantização de dados para busca eficiente.

Um novo método melhora a segurança do ranking para uma experiência do usuário melhor.

Um novo método de classificação de itens melhora a precisão nas buscas e recomendações.

Superando o viés de recência pra melhorar a experiência do usuário em sistemas de recomendação.

Novos métodos agilizam a extração PICO de ensaios clínicos para uma pesquisa mais eficiente.

Analisando como os preconceitos afetam as sugestões de conteúdo digital entre diferentes grupos.

Esse framework permite aprender rapidinho novas categorias de objetos com pouca informação.

Aprenda como modelos causais podem melhorar recomendações ao focar em fatores chave.

Um novo modelo de incorporação de texto mostra potencial em tarefas multilíngues e desempenho.

Aprenda como a busca vetorial multimodal melhora a recuperação de informações através de interações avançadas com os usuários.

Esse artigo apresenta um esquema pra melhorar a classificação dos provedores de conteúdo usando o feedback dos usuários.

Novos métodos melhoram a velocidade e a relevância na busca por caminhos de viagem similares de usuários.

Aprenda como a personalização transforma as experiências de busca de vídeo para os usuários.

Os robôs melhoram o desempenho nas tarefas usando Geração Aumentada por Recuperação Progressiva.