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ジャーナリストと読者がどのようにQAチャットボットを使用したいかを理解するための研究。

強化学習を使用して因果関係の質問に回答する方法を提案

大規模言語モデル（LLM）を活用した生成型推薦の進歩、手法、および将来の方向性に焦点を当てた包括的な調査。

Loghub-2.0はLoghub-2kと比較して、より大規模で特徴が異なることが明らかになりました。既存のログパーサーは、Loghub-2.0での性能低下とすべてのメトリクスの分散の増加を経験しています。

コラボレーティブ学習ベースの推薦システムは、新たなプライバシー攻撃であるコミュニティ検出攻撃（CDA）に対して脆弱であり、特にフェデレーテッド学習設定では高いプライバシー漏洩が発生する。

Box2ELは、EL++のオントロジー埋め込み方法を革新し、高い性能を実現します。

GNRMは、セキュリティマネージャーに政策の不一致と役割数のトレードオフを提供する。

危機関連のソーシャルメディアテキストにおける意味豊かな文埋め込みの重要性と効果的なマルチリンガルモデルの提案。

Wikipedia Hyperlinkを使用して、大規模なジオパーシングコーパスを自動的に構築する方法を提案。

提案された手法は、手作りの特徴と深層学習アーキテクチャのローカルパッチ埋め込みを組み合わせることで、潜在指紋認識の性能を大幅に向上させる。

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