基于大语言模型的多层排序新闻来源推荐
信息检索
2024-06-18 v1 计算与语言
摘要
为寻求可靠的新闻信息来源，我们引入了一个新颖的专家推荐任务，即依据其之前引用的陈述来识别可信赖的来源。为实现此目标，我们构建了一个新数据集，称为 NewsQuote，包含来自新闻文章集合的 23,571 对引用-说话人配对。我们将推荐任务表述为基于其与给定查询相关联概率的专家检索。我们还提出了采用大语言模型的多层排序框架以提高推荐性能。我们的结果表明，采用基于情境学习的大语言模型排序器和基于多层排序的过滤器显著提高了推荐系统的预测质量和行为质量。
关键词
引用
@article{arxiv.2406.11745,
title = {Multi-Layer Ranking with Large Language Models for News Source Recommendation},
author = {Wenjia Zhang and Lin Gui and Rob Procter and Yulan He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.11745},
year = {2024}
}
备注
Accepted by the SIGIR 2024. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2305.04825