Informática - Recuperação de informação

Esse estudo analisa como os autores modificam o conteúdo pra ranquear em várias buscas.

O TabSQLify simplifica o raciocínio com tabelas ao dividir tabelas grandes pra facilitar o processamento.

O contexto tem um papel super importante na hora de avaliar o desempenho do sistema de diálogo.

A SFPNet oferece recomendações que levam em conta o contexto pra melhorar a experiência de compras online.

Este artigo analisa como a geração de consultas afeta os scores de recuperabilidade de documentos.

Novos métodos para melhorar a recuperação de tabelas aumentam a precisão na resposta a consultas complexas.

Uma nova abordagem para a busca de comportamento de malware melhora a análise de cibersegurança.

Uma nova abordagem para recomendações de cursos educacionais focada nas habilidades do mercado de trabalho.

A pesquisa apresenta um método pra melhorar a modelagem da disseminação de doenças, transformando modelos espaciais.

DPN melhora a previsão da taxa de cliques através da modelagem do comportamento dos usuários.

Um novo método pra melhorar as recomendações usando filtragem colaborativa e modelos de linguagem.

Este artigo examina como os LLMs podem monitorar infraestrutura crítica durante desastres usando dados de mídias sociais.

O Shotit permite que os usuários encontrem vídeos rapidinho usando imagens, facilitando o processo de busca.

Uma estrutura melhora as recomendações de próximo ponto de interesse usando modelos de linguagem grandes e dados contextuais.

O framework MIMEA melhora a alinhamento entre diferentes grafos de conhecimento.

O feedback dos usuários, especialmente os comentários de acompanhamento, melhora as avaliações dos sistemas de diálogo.

Um método bem detalhado pra melhorar as recomendações de compras online baseado no feedback dos usuários.

Uma abordagem nova melhora as previsões para recomendações de produtos baseadas em sessões.

Saiba como os PCAs melhoram a interação e a experiência do usuário na tecnologia.

Uma nova estrutura pra melhorar recomendações sem dados prévios.

Um novo método melhora o desempenho na recuperação de documentos usando identificadores únicos.

Um sistema que identifica informações chave nas notícias financeiras pra investidores.

Analisando os riscos e defesas contra ataques de envenenamento em recomendações online.

O Pinterest melhorou a relevância da busca usando um novo sistema unificado de embeddings.

Novo método melhora recomendações equilibrando dados passados e atuais.

Analisando os desafios e soluções para a justiça na tomada de decisões algorítmicas.

Melhorando a busca de documentos otimizando as listas de resultados pra melhorar a experiência do usuário.

Novas ferramentas têm como objetivo melhorar a precisão da checagem de fatos em meio ao aumento da desinformação.

Esse estudo melhora o PSQ pra ter uma eficiência e eficácia melhor na recuperação de informações entre diferentes idiomas.

Um novo método pra corrigir o viés em sistemas de recomendação.

Este artigo fala sobre um novo modelo pra melhorar a recuperação de informações em modelos de linguagem.

O Adapt-LLM melhora o desempenho do LLM equilibrando o conhecimento interno e as informações externas.

Uma nova maneira de melhorar a qualidade dos relatórios gerados.

Um olhar sobre como texto irrelevante impacta os sistemas de ranking modernos.

Um novo sistema prevê as ações de pedestres e motoristas, melhorando a segurança nas estradas.

SoMeR junta dados variados dos usuários pra ter uma visão melhor sobre o comportamento online.

Analisar as opiniões do público sobre a vida selvagem é fundamental para os esforços de conservação em todo o mundo.

Aprenda como o framework TREx melhora as recomendações de compras online.

Este artigo explora o aprendizado em contexto e sua conexão com a recuperação de informações.

Este estudo analisa modelos de recuperação neural usando métodos causais para ter melhores insights de relevância.