Buchumschlag

Citation-Driven Multi-View Training for Patent Embeddings: QaECTER and Sophia-Bench

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Djemmal, Younes, Zuo, You, Gerdes, Kim, Guiller, Kirian
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Information Retrieval Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

PaECTER: Patent-level Representation Learning using Citation-informed Transformers
von: Ghosh, Mainak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Think Before Writing: Feature-Level Multi-Objective Optimization for Generative Citation Visibility
von: Liu, Zikang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MVIGER: Multi-View Variational Integration of Complementary Knowledge for Generative Recommender
von: Kim, Tongyoung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Patent Novelty Assessment Accelerating Innovation and Patent Prosecution
von: Kashyap, Kapil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CiteEval: Principle-Driven Citation Evaluation for Source Attribution
von: Xu, Yumo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MADREC: A Multi-Aspect Driven LLM Agent for Explainable and Adaptive Recommendation
von: Park, Jiin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Survey on Patent Analysis: From NLP to Multimodal AI
von: Shomee, Homaira Huda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TQA-Bench: Evaluating LLMs for Multi-Table Question Answering with Scalable Context and Symbolic Extension
von: Qiu, Zipeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Document Attribution: Examining Citation Relationships using Large Language Models
von: Rawte, Vipula, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CiteBART: Learning to Generate Citations for Local Citation Recommendation
von: Çelik, Ege Yiğit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OmniBench-RAG: A Multi-Domain Evaluation Platform for Retrieval-Augmented Generation Tools
von: Liang, Jiaxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning-Based Approach for Improving Relational Aggregated Search
von: Soliman, Sara Saad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FineRef: Fine-Grained Error Reflection and Correction for Long-Form Generation with Citations
von: Peng, Yixing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

M^2VAE: Multi-Modal Multi-View Variational Autoencoder for Cold-start Item Recommendation
von: He, Chuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DualView: Adaptive Local-Global Fusion for Multi-Hop Document Reranking
von: Zhang, Litong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FinEmbedDiff: A Cost-Effective Approach of Classifying Financial Documents with Vector Sampling using Multi-modal Embedding Models
von: Biswas, Anjanava, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Literature Search Evaluation: Deep Research Helps, and Human Citation Lists Are Not a Ground Truth
von: Sahu, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PatentEdits: Framing Patent Novelty as Textual Entailment
von: Lee, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MG$^2$-RAG: Multi-Granularity Graph for Multimodal Retrieval-Augmented Generation
von: Dai, Sijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automated Neural Patent Landscaping in the Small Data Regime
von: Erana, Tisa Islam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Chemical Reaction Extraction from Long Patent Documents
von: Jadhav, Aishwarya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CoverageBench: Evaluating Information Coverage across Tasks and Domains
von: Samuel, Saron, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Next Point-of-interest (POI) Recommendation Model Based on Multi-modal Spatio-temporal Context Feature Embedding
von: Zhang, Lingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training Sparse Mixture Of Experts Text Embedding Models
von: Nussbaum, Zach, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TRACE: Tourism Recommendation with Accountable Citation Evidence
von: Zhao, Zixu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HEAL: Hierarchical Embedding Alignment Loss for Improved Retrieval and Representation Learning
von: Bhattarai, Manish, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Capacity of Citation Generation by Large Language Models
von: Qian, Haosheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Benchmark for Evaluation and Analysis of Citation Recommendation Models
von: Maharjan, Puja
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Behavior Recommender Systems: A Survey
von: Kim, Kyungho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Self-Supervised Mixture-of-Experts Framework for Multi-behavior Recommendation
von: Kim, Kyungho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KnowMe-Bench: Benchmarking Person Understanding for Lifelong Digital Companions
von: Wu, Tingyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Denoising Pre-Training and Customized Prompt Learning for Efficient Multi-Behavior Sequential Recommendation
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Building Data-Driven Occupation Taxonomies: A Bottom-Up Multi-Stage Approach via Semantic Clustering and Multi-Agent Collaboration
von: Li, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OBLIQ-Bench: Exposing Overlooked Bottlenecks in Modern Retrievers with Latent and Implicit Queries
von: Tchuindjo, Diane, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AgentRecBench: Benchmarking LLM Agent-based Personalized Recommender Systems
von: Shang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Chunk Knowledge Generation Model for Enhanced Information Retrieval: A Multi-task Learning Approach
von: Kim, Jisu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Embedding in Recommender Systems: A Survey
von: Wang, Maolin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

IncompeBench: A Permissively Licensed, Fine-Grained Benchmark for Music Information Retrieval
von: Clavié, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Ocean4Rec: Offline LLM-Derived OCEAN Profiles for Request-Time VOD Reranking
von: Kim, Wonkyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Is It Novel and Why? Fine-Grained Patent Novelty Prediction Based on Passage Retrieval
von: Knappich, Valentin, et al.
Veröffentlicht: (2026)