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搜索结果 - 8

优化电子商务搜索：朝向可泛化和排名一致的预排序模型
在大型电子商务平台中，搜索系统通常由一系列模块组成，其中包括召回、预排序和排序阶段。我们提出了一种新颖的方法：一种具有一般化和秩次一致性的预排序模型（GRACE），通过引入多个二分类任务来预测产品是否在排名模型估计的前 k 个结果中，从而实
PDF2 months ago
搜索仍然重要：在生成式人工智能时代的信息检索
利用生成型人工智能和大型语言模型探索信息检索中的动机、考虑因素和结果，主要关注学术界对这些系统的使用，尤其关注作者权威性、及时性和搜索结果的文脉化；虽然大型语言模型可以提供有助于信息检索的功能，但对搜索系统及其改进的持续需求仍然是必要的。
PDF7 months ago
MILL：零 - shot 查询扩展的大语言模型相互验证
本研究提出了一种基于大型语言模型的互相验证框架，用于查询扩展，通过检索和生成的文件相互补充来改善查询扩展的效果，并在三个信息检索数据集上进行了大量实验证实，结果显示我们的方法明显优于其他对照组。
PDF8 months ago
大型语言模型能准确预测搜索者偏好
通过获取真实用户的仔细反馈来改进相关性标签的质量，并提出一种基于大型语言模型的标签生成方法，从而获得具有和人工标记员相似的准确性和能力的高质量标签，为搜索系统的评估和优化提供了有效途径。
PDF10 months ago
CoCon: 组合情境研究工件使用数据集
本文提出了 CoCon 数据集，该数据集包含了 35K 份数据集，方法，模型和任务，并将它们联系在 340k 篇学术出版物的全文中，进一步提出了一种用于预测 “组合研究工件使用” 的链接的任务，并提供了利用数据分析和机器学习开发代码的链接。
PDFa year ago
利用分数分布比较信息检索评估的统计显著性检验
本文针对信息检索领域中使用的统计方法进行了探讨，并提出了一种新的方法 —— 基于得分分布模拟进行搜索结果的统计显著性测试来比较多个搜索系统的性能，发现在具备理论真值的条件下，符号检验和 Wilcoxon 符号检验比排列检验和 t 检验具有更
PDF5 years ago
EMNLP随时间学习词语相关性
通过抽取一种从纵向数据集中提取出的时间关系模型，该篇论文为查询扩展任务提供了一种算法框架，以实现对搜索系统中的历史内容的更精确的识别和检索。
PDF7 years ago
量化搜索偏见：调查社交媒体政治搜索偏见的来源
本研究提出了一种框架来量化搜索系统中源自不同来源的偏见，并将其应用于 Twitter 上与政治相关的查询，发现无论是输入数据还是排名系统都会显著地在搜索结果中产生不同程度和不同方式的偏见，并讨论了这些偏见的后果以及社交媒体搜索系统界面中信号
PDF7 years ago