Li / Lan / Chen | Information Retrieval | Buch | 978-981-955636-6 | www2.sack.de

Buch, Englisch, 133 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 236 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Li / Lan / Chen

Information Retrieval

31st China Conference, CCIR 2025, Shihezi, China, August 15-17, 2025, Revised Selected Papers
Erscheinungsjahr 2026
ISBN: 978-981-955636-6
Verlag: Springer

31st China Conference, CCIR 2025, Shihezi, China, August 15-17, 2025, Revised Selected Papers

Buch, Englisch, 133 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 236 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-981-955636-6
Verlag: Springer


This book constitutes the refereed proceedings of the 31st China Conference on Information Retrieval, CCIR 2025, held in Wuhan, China, during August 15–17, 2025.

The 9 full papers were presented in this volume were carefully reviewed and selected from 13 submissions. This conference focuses on the deep integration of large language models with classic retrieval paradigms.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


.- CFC-CPI:Cross-scale Feature Fusion for Compound-Protein Interaction Prediction.

.- Reinforcement Learning-Based Attribute Alignment for Role-Playing of LLM.

.- Medical Question-physician Robustness Routing for Community Healthcare Services.

.- A Comparative Study of Specialized LLMs as Dense Retrievers.

.- Generalizable and Robust Phenotypic Drug Discovery.

.- FRAUDLLM: Zero-Shot Fraud Detection with Large Language Models.

.- FADE: Progressive Unlearning for Language Models via Adversarial Disruption and Editing.

.- MMKRF: A Domain-Specific Knowledge Retrieval Framework for RAG Systems in Materials Mechanics.

.- Multi-round Dialogue Embedding Based on Dynamic Context Awareness.



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