BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-19T00:00:00Z

推动大型语言模型在时空和语义关联挖掘相似环境事件中的应用

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内容提要

本研究提出了一种基于大型语言模型的检索重排序框架，旨在降低环境事件检索的劳动成本并提高可扩展性。该框架通过优化嵌入模型和Geo-Time重排序策略，综合考虑空间、时间和语义相似性，从而提升相似环境事件的推荐准确性，帮助公众理解气候变化及其影响。

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标签

大型语言模型 推荐准确性 检索重排序 气候变化 环境事件