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SpatialRank: 空间时间数据上基于 NDCG 优化的城市事件排序
本文介绍了一种名为 SpatialRank 的新颖的空间事件排名方法，通过自适应图卷积层动态地学习位置间的时空依赖关系，并通过优化带有空间组件的混合 NDCG 损失来更好地排序相邻的空间位置。在三个实际数据集上进行的综合实验表明，Spati
PDF9 months ago
NOWJ1@ALQAC 2023：利用经典统计模型和预训练语言模型提升法律任务性能
该论文提出了 NOWJ1 团队在 2023 年自动法律问答竞赛中的方法，通过整合经典统计模型和预训练语言模型来提高法律任务性能。该方法使用了预处理步骤以克服输入的限制，并应用学习排序方法来整合来自不同模型的特征。问答任务被分为两个子任务：句
PDF10 months ago
THUIR@COLIEE 2023：更多参数和法律知识用于法律案件推理
THUIR 在 COLIEE 2023 Legal Case Entailment 任务中尝试了传统词汇匹配方法和不同规模的预训练语言模型，使用学习排序方法进一步提高性能，但学习排序在此任务上不够强大，实验结果表明更多参数和法律知识有助于实
PDFa year ago
WSDM基于注意力机制的神经重排方法用于旅途中的下一个城市推荐
提出一种两阶段的方法来解决旅游预订系统中下一个目的地城市推荐问题，采用启发式方法进行候选选择和基于注意力神经网络模型的候选人重新排序，使用该方法在 Booking.com 挑战赛上获得第 5 名，使用了学习排序方法和自然语言处理中的 tra
PDF3 years ago