O Hindi-BEIR tem como objetivo melhorar os sistemas de recuperação de informações para conteúdo em Hindi.
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Informática - Recuperação de informação
RSSEste estudo analisa a participação de gênero em discussões políticas no YouTube em meio a conflitos.
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Esse estudo analisa como o planejamento ajuda a reduzir erros factuais na geração de texto.
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Novos métodos melhoram os sistemas de busca de documentos usando categorização de tópicos.
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Essa abordagem melhora a resumação acessando grandes bases de conhecimento pra conteúdo relevante.
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Melhorando sistemas de recomendação com métodos que economizam memória e algoritmos de pontuação mais rápidos.
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Um novo modelo que melhora as explicações para recomendações de restaurantes.
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Um novo modelo melhora como os usuários encontram roupas que combinam online.
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Uma nova abordagem pra avaliar respostas relacionadas à saúde geradas por modelos de IA.
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Novos métodos melhoram a compreensão de sarcasmo pelos modelos de linguagem na comunicação.
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Analisando os impactos emocionais do furacão Harvey em pessoas e comunidades afetadas.
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Combinando métodos tradicionais e modernos pra melhorar a precisão da busca.
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Novos métodos melhoram a precisão de modelos pequenos em perguntas e respostas de telecomunicações.
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Revelando as ameaças e defesas dos sistemas de recomendação.
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CoRA melhora sistemas de recomendação ao integrar recursos colaborativos em modelos de linguagem.
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Um novo método melhora a adaptabilidade e o desempenho dos sistemas de recuperação densa.
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Esse framework melhora a precisão das previsões usando modelos de linguagem e dados em tempo real.
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Esse estudo tem como objetivo melhorar os sistemas de QA para línguas com dados limitados.
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Abordando o impacto da falta de informação nas recomendações.
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Uma visão geral das características cruciais em sistemas de recomendação e seu impacto no desempenho.
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Um novo modelo melhora a eficiência e a precisão nos sistemas de recomendação.
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Esse artigo apresenta um algoritmo pra criar agrupamentos de consenso a partir de várias partições de gráfico.
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Um novo método para analisar testes A/B melhora a tomada de decisões em sistemas de recomendação.
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A estrutura de Multitratamento Multitarefa melhora a análise de resposta do usuário em marketing.
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Uma nova maneira de avaliar como as citações sustentam afirmações em textos gerados.
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Explorando a justiça em recomendações personalizadas usando redes neurais em grafos.
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Um novo método ajuda as GNNs a aprender com dados desconhecidos de forma eficaz.
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Uma nova maneira de melhorar os sistemas de recomendação entendendo as escolhas dos usuários.
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Uma nova abordagem melhora a exibição dos produtos para uma experiência de compra online melhor.
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Uma plataforma feita pra entender melhor as decisões da IA com explicações personalizadas.
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Descubra como a aproximação de baixo rank simplifica a análise de dados em várias áreas.
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Aproveitando técnicas avançadas pra encontrar novas aplicações pra medicamentos já existentes.
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Este artigo analisa como a gestão de tokens no ColBERT afeta a classificação de documentos.
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Nova abordagem melhora a avaliação off-policy ao considerar influências sociais.
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O Tabulapdf facilita a extração de dados de tabelas em PDF pra galera de várias áreas.
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O CF-KAN melhora os sistemas de recomendação superando o esquecimento e se adaptando às preferências dos usuários.
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Uma estrutura pra prever melhor o movimento humano usando aprendizado de máquina.
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Melhorando a experiência de busca dos usuários com frameworks multi-modais avançados.
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Um olhar sobre como a Destilação de Conhecimento melhora a velocidade e eficiência dos sistemas de recomendação.
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Uma olhada em como os conjuntos de dados se relacionam e a importância dessas conexões.
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