Informática - Recuperação de informação

A GMASK oferece uma solução flexível pra busca aproximada de similaridade em diversos conjuntos de dados.

Uma nova abordagem usa LLMs pra melhorar as recomendações pros usuários de forma eficaz.

Esse artigo fala sobre um método de classificação flexível usando embeddings multivetoriais pra ter resultados de busca melhores.

Um novo método melhora a eficiência nas tarefas de classificação de documentos.

Um novo método pra melhorar a reescrita de consultas sem dados rotulados.

O LIFT melhora as recomendações pra galera levando em conta tanto o que a pessoa já fez quanto o que pode fazer no futuro.

Um conjunto de dados que facilita a consulta de Registros Eletrônicos de Saúde por meio de linguagem natural.

Uma nova estrutura melhora a forma como os pesquisadores encontram e utilizam o conhecimento acadêmico.

Desaprender melhora a privacidade em sistemas de recomendação sem perder a qualidade das recomendações.

Este artigo fala sobre como melhorar sistemas de recomendação incorporando tanto o feedback positivo quanto o negativo dos usuários.

A BankFair melhora os sistemas de recomendação pra usuários e fornecedores em meio a um tráfego variável.

O M-RAG melhora a geração de texto através de uma recuperação de informação eficiente.

Um novo método melhora as recomendações de citações locais para pesquisadores.

Apresentando uma estrutura para busca de informações justa e precisa sem rótulos tradicionais.

Apresentando o DEMon, um sistema de monitoramento descentralizado para computação em borda eficiente.

Explore como o PG-RAG melhora a busca de conhecimento para modelos de linguagem.

Uma nova abordagem pra melhorar as recomendações de múltiplos comportamentos.

Explore como as embeddings de texto moldam o processamento de linguagem e melhoram a compreensão das máquinas.

Um novo framework foca em melhorar a qualidade dos dados pra ter recomendações melhores.

Como melhorar o viés nas recomendações usando interações dos usuários.

A estrutura CELL melhora a seleção de interação de recursos para recomendações personalizadas.

Este estudo analisa como medidas conjuntas avaliam a justiça e a relevância em sistemas de recomendação.

Um estudo sobre como o agrupamento de usuários melhora o desempenho dos algoritmos de recomendação.

Pesquisas mostram um jeito de melhorar a performance de modelos multimodais, mexendo nas lacunas de representação.

Uma nova abordagem pra melhorar os modelos de previsão de CTR, enquanto reduz o tamanho e melhora a velocidade.

O KALM4Rec melhora as recomendações para usuários novos usando métodos baseados em palavras-chave.

Uma nova abordagem pra simplificar a eDiscovery usando métodos de gráfico e modelos de linguagem.

Uma nova abordagem melhora sistemas de recomendação usando texto e imagens.

Um novo método pra reduzir a polarização mantendo o engajamento dos usuários.

Um novo padrão para avaliar modelos de língua francesa melhora as capacidades multilíngues.

Um novo método melhora as sugestões de pesquisa em mecanismos de busca usando modelos de linguagem avançados.

Um novo modelo pra treinar sistemas de recomendação usando interações de usuários simuladas.

Um novo método melhora as recomendações para usuários filtrando as conexões sociais.

Um novo método pra rotular colunas de tabela com precisão usando grafos de conhecimento e modelos de linguagem.

Essa abordagem melhora a comparação de funções em software através de gráficos de chamadas.

Este artigo analisa o viés de popularidade em sistemas de recomendação e como LLMs podem ajudar.

Explore o método inovador de ligar as perguntas dos usuários diretamente aos documentos.

Um novo método resolve o problema de "cold start" em sistemas de recomendação.

Este estudo foca em melhorar o aprendizado zero-shot através de descrições melhores de entidades e relações.

Um novo método melhora a precisão da busca por produtos nas compras online.