Martin Potthast

Migliorare l'efficienza nelle revisioni sistematiche tramite metodi innovativi di generazione delle query.

Il Set-Encoder migliora il riordino dei passaggi per risultati di ricerca migliori.

Uno sguardo completo al ruolo e all'efficacia dei trigger warning.

Questo studio analizza le questioni nei modelli di recupero degli argomenti e la qualità dei dataset.

Introducendo un approccio self-supervised per allenare modelli bi-encoder in modo efficiente.

Un nuovo modo per valutare le risposte sulla salute generate dai modelli di intelligenza artificiale.