Mohammad Aliannejadi

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。

研究によると、複数のクエリがシステムを改善して、より良い情報検索ができるようになるんだ。

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。

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。

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。

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。

TREC iKATは、パーソナライズされた対話を通じて会話型エージェントとのやり取りを改善することを目指してるよ。

生成的情報検索システムが情報探索をどう変えるか見てみよう。

少数ショットインデックスは、インデックス作成と情報取得プロセスを効率的に組み合わせることで、情報取得を向上させる。

研究者たちは、情報検索システムの評価に対するLLMの影響について語ってるよ。

生成されたテキストの中で引用がどうやって主張をサポートしているかを評価する新しいアプローチ。

市場をつなげて、製品に関する質問への回答を良くする。

iKATみたいなコンペを通じて、進化する会話型検索の世界を探ってみよう。