Bài báo của AI Lab về hệ thống tài liệu về dòng chảy dành cho các cửa tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến bán lẻ thực tế đã được INLG chấp nhận

Chúng tôi muốn thông báo cho bạn rằng bài báo của Ryu Yonetani và Taiki Sekii, các nhà nghiên cứu tại AI Lab, một tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, Teru Asano từ Đại học Tokyo, và Hiroki Ouchi, phó giáo sư tại Viện Khoa học và Công nghệ Nara, đồng thời là nhà nghiên cứu bổ nhiệm chéo tại AI Lab, đã được chấp nhận tại INLG 2024


◾︎Nền
Gần đây, việc sử dụng ``phương tiện bán lẻ'' sử dụng dữ liệu mua tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến để phân phối quảng cáo trên các trang web, ứng dụng di động, bảng hiệu kỹ thuật số, vv do các công ty bán lẻ vận hành đang tiến triển nhanh chóng
Bằng cách đo lường và phân tích hành vi của khách tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến tại các cửa tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến thực tế, hành vi xem và nhấp chuột trên các trang web và ứng dụng dành cho thiết bị di động, bạn có thể đạt được mức phân phối quảng cáo hiệu quả hơn

Dựa trên thông tin cơ bản này, tại AI Lab,Ước tính lưu lượng khách tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến chọn tham gia bằng điện thoại thông minhỪMô phỏng trải nghiệm khách tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến bằng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn

Bài viết được chấp nhận gần đây “'' đề xuất một hệ thống ghi lại ý định của khách tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến, chẳng hạn như ``Tôi mua sắm theo kế hoạch'' và ``Tôi coi trọng chất lượng hơn giá cả'', dựa trên dữ liệu lưu lượng tại cửa tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến và lịch sử mua tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến

Điều này giúp đo lường và phân tích hành vi của khách tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến tại cửa tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến, cũng như tự động hóa việc diễn giải dữ liệu của con người Điều này được kỳ vọng sẽ cải thiện hiệu quả của hoạt động tiếp thị và hiệu quả quảng cáo

Để hiện thực hóa hệ thống được đề xuất, cần phải học mô hình học máy để phiên âm văn bản Trong nghiên cứu này, thay vì thu thập dữ liệu đào tạo từ các cửa tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến thực tế, chúng tôi tổng hợp dữ liệu thực tế bằng cách sử dụng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn được đào tạo và trình mô phỏng dòng chảy Mặc dù sử dụng dữ liệu tổng hợp như vậy nhưng các thử nghiệm đã xác nhận rằng hệ thống được đề xuất cho thấy hiệu suất tạo văn bản cao ngay cả với dữ liệu thu được từ người thật

Liên kết GitHub tại đây:

◾︎Tương lai
Trong tương lai, bằng cách sử dụng kết quả nghiên cứu trong lĩnh vực kinh doanh truyền thông bán lẻ mà chúng tôi đang quảng bá, chúng tôi hy vọng có thể góp phần hiểu rõ khách tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến tại các cửa tỷ lệ kèo bóng đá trực tuyến thực tế và nâng cao hiệu quả của quảng cáo dựa trên sự hiểu biết đó "AI Lab" sẽ tiếp tục hợp tác với các sản phẩm và nỗ lực nghiên cứu và phát triển trong các lĩnh vực quan trọng đối với doanh nghiệp