Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Cinar, Yagmur Gizem"'
On a wide range of natural language processing and information retrieval tasks, transformer-based models, particularly pre-trained language models like BERT, have demonstrated tremendous effectiveness. Due to the quadratic complexity of the self-atte
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.09852
Information retrieval (IR) systems traditionally aim to maximize metrics built on rankings, such as precision or NDCG. However, the non-differentiability of the ranking operation prevents direct optimization of such metrics in state-of-the-art neural
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2105.00942
Publikováno v:
In Neurocomputing 27 October 2018 312:177-186
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
MINGHAN LI1 Minghan.Li@univ-grenoble-alpes.fr, POPA, DIANA NICOLETA2 Eric.Gaussier@univ-grenoble-alpes.fr, CHAGNON, JOHAN3 diana.nicoleta.popa@telepathy.ai, CINAR, YAGMUR GIZEM4 jjrc826@uowmail.edu.au, GAUSSIER, ERIC1 cinary@amazon.com
Publikováno v:
ACM Transactions on Information Systems. Jul2023, Vol. 41 Issue 3, p1-35. 35p.
Publikováno v:
2015 IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW); 1/1/2015, p1342-1347, 6p