Maarten de Rijke

ドキュメント検索における生成的リトリーバルの効率について学ぼう。

特徴の寄与が自動システムのランキング決定をどう説明するかを学ぼう。

研究は、バランスの取れたデータセットを使ってユーザー満足度モデルを向上させることに重点を置いてる。

密な生成型リトリーバル技術とその影響を探る。

情報検索におけるより正確なクエリパフォーマンス評価のためのフレームワークを紹介します。

ULTR技術が検索ランキング改善にどれくらい効果的かの研究。

コンテキストは、対話システムのパフォーマンスを評価するのにめっちゃ大事だよ。

フレームワークは、大規模言語モデルとコンテキストデータを使って次の注目ポイントのおすすめを強化します。

ユーザーフィードバック、特にフォローアップコメントは、対話システムの評価を改善する。

ユーザー体験のために結果リストを最適化してドキュメント検索を改善する。

推薦システムのバイアスを修正する新しい方法。

TRExフレームワークがオンラインショッピングのおすすめをどう改善するかを学ぼう。

ユーザーのクエリに基づいて、複数のテーブルでデータ要約を強化する方法を紹介します。

新しい方法が推奨システムの精度を高めて、より良いユーザー体験を提供してるよ。

新しいアプローチは、LLMを使ってユーザーのおすすめを効果的に改善してるよ。

新しいベンチマークが、言語モデルが複数の指示を順番にどれだけうまく処理するかを評価する。

BootRetは動的な識別子の更新で文書検索の精度を向上させるよ。

この研究は、画像とテキストの検索システムを改善するためにデータセットの粒度が重要だってことを強調してるよ。

新しいアプローチがオンラインサービスのランキングシステムの安全性と効果を高めてるよ。

この研究は、会話の文脈でのエンティティリンクモデルのパフォーマンスを調査してるよ。

新しい方法がランキングの安全性を向上させて、ユーザー体験を良くするよ。

研究は、さまざまな質問タイプに適応するシステムを開発して、より良い応答を得ることを目指している。

言語モデルが信頼できて正確な情報を提供するためには、ちゃんとした引用が必要だよね。