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ネットワーク上のパスを用いて構成された新しい代数的構造である「ネットワーク右 *-abundant 半群」とその構造、特徴、およびグラフ逆半群との関係性について解説する。

アルゼンチンの新聞記事データを用いた分析により、ニュースの地理的拡散が非常に速く、異なる地域におけるメディアの関心の高まりがほぼ同時に起こることが明らかになった。

大規模言語モデルを用いたクエリ生成は、系統的レビューの自動化に有望であるが、再現性と汎用性に課題があり、さらなる研究が必要である。

本稿では、従来のレコメンデーションシステムが抱える倫理的・社会的課題を克服するため、人間のニーズ、価値観、能力を設計・運用の中心に据えた「人間中心型レコメンデーションシステム（HCRS）」の開発を提唱する。

本稿では、大規模言語モデルを用いてユーザーの行動履歴から長期的な興味を効率的に学習し、推薦システムの精度向上に活用する新しいフレームワーク「LIBER」を提案する。

本稿では、材料科学分野における情報検索の精度向上のため、グラフデータベースを用いて知識拡張を行うG-RAGシステムを提案する。

本論文では、複雑な状況に応じたユーザーのクエリを効果的に処理し、LLMの応答の網羅性と情報量を向上させる、費用対効果の高い戦略ルーター検索エージェント（SRSA）フレームワークを提案する。

本稿では、ユーザー、クエリ、商品、対話の表現学習を統合生成フレームワークに組み込んだ新しい会話型商品検索モデル「ConvPS」を提案し、ユーザーの意図を的確に捉え、商品検索の精度向上を目指す。

デンスリトリーバーの訓練において、メモリ制約下でも高性能かつ安定した訓練を実現する新しいメモリ削減手法「CONTACCUM」を提案する。

本稿では、大規模検索における従来の内積ベースの類似度関数から、より表現力の高い学習済み類似度関数への移行を提案し、その有効性と効率的な検索アルゴリズムについて論じています。

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