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EmbSum：利用大型语言模型的摘要能力进行基于内容的推荐
通过 EmbSum 框架的离线预计算和用户与候选项目之间的交互，利用预训练的编码器 - 解码器模型和 Poly-Attention 层，通过生成用户兴趣摘要从而计算用户和候选项目之间的相关得分，EmbSum 验证了其在两个不同领域的数据集上
PDFa month ago
BGE M3 - 嵌入：通过自我知识蒸馏实现多语言、多功能、多粒度的文本嵌入
本文介绍了一种新的嵌入模型 M3-Embedding，其以其多语、多功能和多粒度的通用性而脱颖而出。它支持 100 多种工作语言，展示了在多语言和跨语言检索任务上的最新性能，同时能够同时执行三种常见检索功能：密集检索、多向量检索和稀疏检索，
PDF5 months ago
DORIS-MAE: 使用多级方面查询的科学文档检索
提出了一种新颖的任务 —— 使用多层面基于方面的查询的科学文档检索（DORIS-MAE），旨在处理科学研究中用户查询的复杂性。通过在计算机科学领域建立一个包含 100 个人工编写的复杂查询案例的基准数据集，并为每个复杂查询集合中的 100
PDF9 months ago
基于语义感知归纳推理和知识图嵌入的临床试验建议
设计新的临床试验需要做出许多决策，例如定义一个队列和设置研究目标等，因此可以通过对过去临床试验记录的全面挖掘获得基于建议的好处。在这里，我们提出了一种基于临床试验的知识图谱的神经嵌入训练的新型建议方法。我们解决了这个背景下的几个重要研究问题
PDF9 months ago
关于在线排名中的最小化后悔问题与前 k 反馈
在线排名中，使用学习算法对一组项目进行顺序排名，并将排名的相关度以反馈分数的形式接收。本文通过解决 Chaudhuri 和 Tewari [2017] 提出的一些开放性问题，进一步研究了带有前 k 个项目反馈的在线排名问题，并为 Pairw
PDF10 months ago
SIGIR公平排名中相关性的作用
本文探讨了线上平台提供的机会接触机制，阐述了其中的公平性问题，分析了评估排序指标时需要考虑的多个要素，结合一个案例研究证明了当前基于用户点击反馈的排序指标无法满足所有要求，为实现公平排序指标提供了新的思路。
PDFa year ago
知识感知问答的动态关联图网络
本文旨在研究利用知识图谱作为外部知识源时，如何解决常识问答中的学习和推理问题，提出了一种新的图神经网络模型 DRGN，使用节点之间关联性得分作为图边，以动态方式建立节点表示的学习连接，优化并复用了已有关系以及对缺失的知识进行推理。针对负问题
PDF2 years ago
RepBERT: 一阶段检索的上下文化文本嵌入
使用 RepBERT 来进行文档和查询的表示，通过上下文嵌入的固定长度实现，使用嵌入的内积作为相关性分数，在 MS MARCO Passage Ranking 任务中，RepBERT 在所有初始检索技术中实现了最新的结果。
PDF4 years ago
2017 年 WSDM Cup 三元评分任务概述
本文介绍了 WSDM Cup 2017 的三元组评分任务，包括任务和数据集的描述，参与团队及其结果的概述，以及采用的方法的简要说明。
PDF7 years ago