Maarten de Rijke

O modelo CLEVER melhora a recuperação de informações através de um aprendizado contínuo eficiente.

Esta pesquisa aborda o viés em sistemas de recuperação de documentos usando estimativas de incerteza.

Usar imagens pra esclarecer as dúvidas dos usuários melhora os resultados da busca e a experiência do usuário.

Examinando como os modelos aprendem com várias legendas e os atalhos que eles encontram.

Aprenda sobre a eficiência da recuperação generativa na busca de documentos.

Aprenda como a atribuição de características explica as decisões de classificação em sistemas automatizados.

A pesquisa foca em melhorar os modelos de satisfação do usuário com conjuntos de dados equilibrados.

Um olhar sobre técnicas de recuperação densa e generativa e seu impacto.

Apresentando uma estrutura para avaliar de forma mais precisa o desempenho de consultas na recuperação de informações.

Um estudo sobre a eficácia das técnicas ULTR para melhorar o ranking de busca.

O contexto tem um papel super importante na hora de avaliar o desempenho do sistema de diálogo.

Uma estrutura melhora as recomendações de próximo ponto de interesse usando modelos de linguagem grandes e dados contextuais.

O feedback dos usuários, especialmente os comentários de acompanhamento, melhora as avaliações dos sistemas de diálogo.

Melhorando a busca de documentos otimizando as listas de resultados pra melhorar a experiência do usuário.

Um novo método pra corrigir o viés em sistemas de recomendação.

Aprenda como o framework TREx melhora as recomendações de compras online.

Apresentando um método que melhora a sumarização de dados em várias tabelas com base nas perguntas dos usuários.

Novos métodos melhoram a precisão dos sistemas de recomendação pra oferecer uma experiência melhor pros usuários.

Uma nova abordagem usa LLMs pra melhorar as recomendações pros usuários de forma eficaz.

Um novo benchmark avalia quão bem os modelos de linguagem seguem múltiplas instruções em sequência.

O BootRet melhora a precisão da recuperação de documentos com atualizações dinâmicas de identificadores.

Esse estudo destaca a importância da granularidade dos conjuntos de dados para melhorar os sistemas de recuperação de imagem e texto.

Novas abordagens melhoram a segurança e a eficácia dos sistemas de ranking em serviços online.

Este estudo investiga o desempenho de modelos de vinculação de entidades em contextos de conversa.

Um novo método melhora a segurança do ranking para uma experiência do usuário melhor.

A pesquisa desenvolve sistemas que se adaptam a diferentes tipos de perguntas pra dar respostas melhores.

Garantindo que modelos de linguagem forneçam informações confiáveis e precisas com citações corretas.