# わたしのべんきょうノート

## 勉強した論文や技術等の情報をGithubのIssueにメモっているひとのブログ。 それなりにメモの量が蓄積されてきたので、一度整理したいなと思いブログはじめてみました！ 自然言語処理(NLP), 推薦システム(RecommenderSystem), Educational Data Mining (EDM), Learning Analytics (LA)などの分野のメモが多いと思います。 最近は特にLLMにお熱 :)

Jan 3, 2025 AkihikoWATANABE About 5 mins

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#NeuralNetwork#InformationRetrieval#MultitaskLearning#QueryClassification#WebSearch
Issue Date: 2018-02-05 Representation Learning Using Multi-Task Deep Neural Networks for Semantic Classification and Information Retrieval, Liu+, NAACL-HLT15 Commentクエリ分類と検索をNeural Netを用いてmulti-task learningする研究分類(multi-class classification)とランキング(pairwise learning-to-rank)という異なる操作が必要なタスクを、multi task learningの枠組みで ... #Single#PersonalizedDocumentSummarization#NLP
Issue Date: 2017-12-28 Incremental Personalised Summarisation with Novelty Detection, Campana+, FQAS09, 2009.10 #DocumentSummarization#InformationRetrieval#NLP
Issue Date: 2018-01-17 The Use of MMR, Diversity-Based Reranking for Reordering Documents and Producing Summaries, Carbonell+, SIGIR98 CommentMaximal Marginal Relevance (MMR) 論文。 検索エンジンや文書要約において、文書/文のランキングを生成する際に、既に選んだ文書と類似度が低く、かつqueryとrelevantな文書をgreedyに選択していく手法を提案。 ILPによる定式化が提案される以前のMult ...

#Article#CollaborativeFiltering#InformationRetrieval#RelevanceFeedback#WebSearch#Personalization
Issue Date: 2023-04-28 Adaptive Web Search Based on User Profile Constructed without Any Effort from Users, Sugiyama+, NAIST, WWW’04 Comment検索結果のpersonalizationを初めてuser profileを用いて実現した研究 user profileはlong/short term preferenceによって構成される。 long term: さまざまなソースから取得される short term: 当日のセッショ ... #Article#Embeddings#InformationRetrieval#Library#Repository
Issue Date: 2023-04-27 Awesome Vector Search Engine Commentベクトルの類似度を測るサービスやライブラリ等がまとまったリポジトリ ... #Article#Multi#PersonalizedDocumentSummarization#NLP#NAACL
Issue Date: 2017-12-28 WebInEssence: A Personalized Web-Based Multi-Document Summarization and Recommendation System, Radev+, NAACL, 01, 2001.06 Comment・ドキュメントはオフラインでクラスタリングされており，各クラスタごとにmulti-document summarizationを行うことで， ユーザが最も興味のあるクラスタを同定することに役立てる．あるいは検索結果のページのドキュメントの要約を行う． 要約した結果には，extractした文の元U ...
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