Maarten de Rijke

Diese Forschung beschäftigt sich mit Vorurteilen in Dokumentenabrufsystemen unter Verwendung von Unsicherheitsabschätzungen.

Bilder zu nutzen, um Nutzeranfragen klarer zu machen, verbessert die Suchergebnisse und das Benutzererlebnis.

Untersuchen, wie Modelle aus mehreren Bildunterschriften lernen und welche Abkürzungen sie finden.

Lern was über die Effizienz von generativer Suche beim Dokumenten Durchsuchen.

Lern, wie die Merkmalszuordnung erklärt, wie Rankings in automatisierten Systemen entschieden werden.

Die Forschung konzentriert sich darauf, Nutzerzufriedenheitsmodelle mit ausgewogenen Datensätzen zu verbessern.

Ein Blick auf dichte und generative Abruftechniken und ihren Einfluss.

Einführung eines Rahmens für eine genauere Bewertung der Abfrageperformance in der Informationsbeschaffung.

Eine Studie zur Effektivität von ULTR-Techniken zur Verbesserung des Suchrankings.

Der Kontext spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Leistung von Dialogsystemen.

Ein Framework verbessert Empfehlungen für den nächsten interessanten Ort mithilfe von grossen Sprachmodellen und kontextuellen Daten.

Nutzerfeedback, vor allem Nachfolgem Kommentare, verbessern die Bewertungen von Dialogsystemen.

Dokumentenabruf verbessern, indem man Ergebnislisten für die Nutzererfahrung optimiert.

Eine neue Methode, um Verzerrungen in Empfehlungssystemen zu korrigieren.

Erfahre, wie das TREx-Framework die Empfehlungen beim Online-Shopping verbessert.

Eine Methode vorstellen, die die Datenzusammenfassung über mehrere Tabellen basierend auf Benutzeranfragen verbessert.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit von Empfehlungssystemen für ein besseres Nutzererlebnis.

Ein neuer Ansatz nutzt LLMs, um Benutzerempfehlungen effektiv zu verbessern.

Ein neuer Massstab bewertet, wie gut Sprachmodelle mehrere Anweisungen in Folge befolgen.

BootRet verbessert die Genauigkeit der Dokumentenbeschaffung mit dynamischen Identifikator-Updates.

Diese Studie hebt die Bedeutung der Datensatz-Granularität für die Verbesserung von Bild-Text-Retrieval-Systemen hervor.

Neue Ansätze verbessern die Sicherheit und Effektivität von Rankingsystemen in Online-Diensten.

Diese Studie untersucht die Leistung von Entity-Linking-Modellen in Gesprächskontexten.

Eine neue Methode verbessert die Ranking-Sicherheit für bessere Nutzererlebnisse.

Forschung entwickelt Systeme, die sich an verschiedene Fragetypen anpassen, um bessere Antworten zu geben.

Sicherstellen, dass Sprachmodelle zuverlässige und genaue Informationen mit ordentlichen Quellenangaben liefern.