XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息检索
独家：排除神经信息检索
排除是人类用来表达自己不想要的重要性语言技能。几乎没有关于排他性检索的研究，用户表达了他们不想成为查询结果的一部分。我们首次研究了文件检索中排除检索的情况。我们提出了Dextuir，这是一套用于排除检索的资源，包括评估基准和培训集，用于帮助检索模型理解排除查询。评估基准包括3,452个高质量的排除查询，每个查询都已手动注释。该训练集包含70,293个排除查询，每个查询都与POSSIVE文档和负面文档配对。我们进行了详细的实验和分析，获得了三个主要观察结果：（i）现有的检索模型具有不同的结构，以有效地理解排他性查询； （ii）尽管整合我们的培训数据可以改善在排除检索方面的检索模型的表现，但与人类绩效相比，仍然存在差距； （iii）一般检索模型在处理排除查询方面具有自然优势。
第十四届意大利信息检索研讨会报告（......
意大利信息检索研讨会 (IIR) 于 2010 年创办，现已进入第 14 届，旨在为介绍和讨论信息检索理论和实证研究提供一个平台。自首次在帕多瓦举办以来，IIR 已成为研究人员（尤其是早期学者）以及对信息检索感兴趣的行业专业人士的重要论坛，他们可以在协作和非正式的环境中交流、分享想法并讨论他们的工作。多年来，研讨会除了讨论搜索和排名之外，还开放了各种研究领域的讨论，包括内容表示和分析、个性化搜索和推荐、对话系统和特定领域的应用、通过研究人为因素和界面实现可用性，以及开发信息检索系统和 RS 的评估方法。自首次举办以来，IIR 每年都由该领域的领先研究小组组织举办。该研讨会曾在国内外举办过：帕多瓦（2010 年和 2019 年）、米兰（2011 年和 2022 年）、巴里（2012 年和 2021 年）、比萨（2013 年和 2023 年）、罗马（2014 年和 2018 年）、卡利亚里（2015 年）、威尼斯（2016 年）和卢加诺（2017 年）。本活动报告的组织方式如下。我们首先概述 IIR 2024 的关键方面（第 2 部分），包括目标、主题、组织和收到的贡献概述。接下来，我们简要描述研讨会上提出的每一项贡献（第 3 部分）。最后，我们重点介绍新兴的研究趋势和其他相关见解（第 4 部分）。
双重有效的私人信息检索和完全...
- 在最坏的情况下，在理想晶格中找到近似最短的向量。- 下一代公开加密的新NIST标准的基础。- 替代结构：近似GCD，NTRU，O（1）-Lank模块LWE
生成信息检索：抹布和gar
大语言模型（LLM）的出现导致信息检索（IR）技术的显着进步，从而发展了方法，例如检索授权生成（RAG）和产生增强的检索（GAR）[4]。这些方法利用了先进的生成能力和对LLM的深刻语义理解来提高信息系统的精确性和效果。检索增强发电（RAG）旨在提高LLMS产生的响应的可靠性[5]。通过在推理过程中动态检索和集成外部信息，RAG试图将模型的响应锚定在验证内容中。此方法解决了“ hal-lucined”信息的问题，即LLMS生成的综合但实际上不正确的内容。抹布的成功取决于模型有效地使用检索到的信息的能力，该信息依赖于外部来源的质量和完整性。相反，生成增强的检索（GAR）试图通过利用LLM的生成能力来改善搜索结果。gar采用这些模型来扩展和重新搜索查询或增强文档代表[2] [6]，从而更好地将用户查询与文档语料库保持一致。此方法不仅增加了搜索结果的相关性，而且还扩大了可响应复杂查询的内容范围。粗糙集已成功应用于Web挖掘（例如Web用法挖掘和网页分类）[1] [3]。我们期望粗糙的理论可以
评估生成临时信息检索
1 ST信息文档获取1995 2 nd +导航 +文档关系 +达到1998 3 rd +交易 +搜索垂直行业 +执行2002 4 th +合成 +生成模型 +浓缩模型 +凝结2023
从信息检索角度看对话式人工智能
摘要 对话式人工智能是计算机科学的一个新兴领域，涉及信息检索、自然语言处理和对话系统等多个研究领域。在这个广阔的领域中，我们专注于对话式信息访问，这个问题特别适合由信息检索社区来解决。我们认为，尽管该领域的研究活动很多，但进展大多局限于组件级改进。当前的努力与真正的对话式信息访问系统之间仍然存在脱节。除了问题本身的挑战性之外，进展缓慢在很大程度上可以归因于缺乏适当的评估方法和资源。本文重点介绍了导致离线和在线评估方法都不适合解决这个问题的挑战，并讨论了使用用户模拟作为可行的解决方案。
线性同态加密和私人信息检索
这两个差异仅影响我们密码文本的最低顺序位。因此，我们可以通过简单地设置我们的参数来处理这两个问题，即使误差分布稍大，可以使解密能力高。例如，如果我们设置2 B + 2 更广泛地，我们可以适当地设置参数，以允许在这些LWE密文上执行任何（多项式）的同构添加。 这种线性同态对建立对加密数据执行一些（受限制的）计算的密码系统非常有用，例如，汇总了加密的投票。 在本讲座的其余部分中，我们将看到如何使用它来构建私人信息检索。更广泛地，我们可以适当地设置参数，以允许在这些LWE密文上执行任何（多项式）的同构添加。这种线性同态对建立对加密数据执行一些（受限制的）计算的密码系统非常有用，例如，汇总了加密的投票。在本讲座的其余部分中，我们将看到如何使用它来构建私人信息检索。
跨模态信息检索的比较分析
人类通过视觉、味觉、听觉、嗅觉和触觉等一系列模式体验生活。这些多种模式通过复杂的神经元连接网络在我们的大脑中整合在一起进行信息处理。同样，人工智能要模仿人类的学习方式并进化到下一代，就应该有效地阐明多模态信息融合。模态是传达有关对象或事件（如图像、文本、视频和音频）的信息的渠道。当研究问题包含来自多种模态的信息时，它被称为多模态。多模态系统涉及一种要查询的数据模式以获得任何（相同或不同的）模态结果，而跨模态系统严格从不同模态中检索信息。由于输入-输出查询属于不同的模态系列，它们的连贯比较仍然是一个悬而未决的挑战，因为它们的形式原始且对内容相似性的定义主观。研究人员提出了许多技术来处理这个问题，并减少不同模态之间的信息检索语义差距。本文重点对跨模态信息检索领域的各种研究工作进行了比较分析。还讨论了几种跨模态表示的比较分析以及应用于基准数据集的最新方法的结果。最后，提出了一些未解决的问题，使研究人员能够更好地理解当前的情况并确定未来的研究方向。