文献计量指标,例如颠覆性指数 (DI1),在计算过程中存在许多自由度,可能导致不同的研究结果,因此需要采用多元方法来提高研究的透明度和稳健性。
本文全面概述了電子商務中信息發現的基礎架構、算法和技術解決方案,涵蓋了用戶行為與分析、搜索、推薦以及問答和對話系統等關鍵領域。
列表式重排序方法,特别是采用融合解码器架构的ListT5,在处理时间分布偏移引起的不准确性方面表现出色,随着时间偏移的增加,其性能优势更加明显。
提出了一种无监督的对齐方法RLCF,通过构建基于相似文档组的对比反馈信号来优化大型语言模型,使其生成具有区分性的响应,从而提高在信息检索任务中的性能。