Core Concepts
E-커머스에서 검색 관련성을 향상시키기 위해 Plug and Play Graph Language Model (PP-GLAM)은 언어 및 그래프 모델의 앙상블을 제안합니다.
Abstract
Nurendra Choudhary, Edward W Huang, Karthik Subbian, 및 Chandan K. Reddy가 작성한 논문은 E-커머스에서 검색 관련성 문제를 해결하기 위해 PP-GLAM 모델을 제안합니다.
논문은 언어 모델과 그래프 모델의 앙상블을 사용하여 검색 관련성 작업에서 PP-GLAM이 다른 기술보다 우수한 성능을 보인다는 것을 입증합니다.
PP-GLAM은 해석 가능한 모델로, 다양한 데이터셋에 대해 일반화되고 새로운 기술을 효율적으로 채택할 수 있습니다.
실험 결과는 PP-GLAM이 다른 모델보다 뛰어난 성능을 보이며, 실무 환경에서 적합하다는 것을 보여줍니다.
Stats
"PP-GLAM은 다른 기술보다 우수한 성능을 보입니다."
"PP-GLAM은 해석 가능한 모델로 다양한 데이터셋에 대해 일반화됩니다."
"PP-GLAM은 실무 환경에서 적합한 모델입니다."
Quotes
"PP-GLAM은 다른 모델보다 우수한 성능을 보입니다."
"PP-GLAM은 해석 가능한 모델로 다양한 데이터셋에 대해 일반화됩니다."
"PP-GLAM은 실무 환경에서 적합한 모델입니다."