利用翻译优化召回率：通过用户配置个性化 LLM
原文约300字/词，阅读约需1分钟。发表于：。通过多级翻译、语义嵌入扩展和基于用户轮廓的增强技术，该论文探讨了一种在用户的词汇语义空间中改善跨语言信息检索系统召回率的新技术。实验结果表明，该方法在新闻和 Twitter 数据集上相对于基线 BM25 排序在 ROUGE 指标方面表现出优越性，并且该翻译方法在多步骤过程中保持了语义的准确性。此个性化跨语言信息检索框架有望改善对用户语言细微差别的感知性。
该论文研究了一种改善跨语言信息检索系统召回率的新技术，通过多级翻译、语义嵌入扩展和基于用户轮廓的增强技术。实验结果显示，该方法在新闻和Twitter数据集上相对于基线BM25排序在ROUGE指标方面表现出优越性，并且保持了语义的准确性。该框架有望改善对用户语言细微差别的感知性。
