Mohammad Aliannejadi

Forschung zeigt, dass es wichtig ist, personalisierte Antworten in Konversationssuchagenten zu haben.

Entdecke, wie klärende Fragen das Nutzererlebnis in Informationssystemen verbessern.

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

Nutzung von LLMs, um riesige Datensätze für die Vorhersage von Intentionen in Gesprächssystemen zu erstellen.

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

Forschungen zeigen, dass mehrere Anfragen die Systeme für eine bessere Informationssuche verbessern.

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

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

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

Dokumentenabruf verbessern, indem man Ergebnislisten für die Nutzererfahrung optimiert.

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

TREC iKAT will die Interaktionen mit Gesprächsagenten durch personalisierte Dialoge verbessern.

Ein Blick darauf, wie generative IR-Systeme die Informationssuche verändern können.

Few-Shot-Indexierung verbessert die Informationsbeschaffung, indem sie Indexierungs- und Abrufprozesse effizient kombiniert.

Forscher reden über die Auswirkungen von LLMs auf die Bewertung von Informationsbeschaffungssystemen.

Ein neuer Ansatz zur Bewertung, wie Zitationen Aussagen im generierten Text unterstützen.

Märkte verbinden, um die Beantwortung produktbezogener Fragen zu verbessern.

Entdecke die sich entwickelnde Welt der konversationalen Suche durch Wettbewerbe wie iKAT.