Mohammad Aliannejadi

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

Pesquisa mostra que várias consultas melhoram sistemas para uma busca de informações mais eficiente.

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

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

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.

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

O TREC iKAT tem como objetivo melhorar as interações com agentes de conversa por meio de diálogos personalizados.

Uma olhada em como sistemas de IR generativos podem transformar a busca por informações.

Indexação de poucos exemplos melhora a recuperação de informações ao combinar os processos de indexação e recuperação de forma eficiente.

Pesquisadores discutem o impacto dos LLMs na avaliação de sistemas de recuperação de informação.

Uma nova maneira de avaliar como as citações sustentam afirmações em textos gerados.

Conectando mercados pra melhorar as respostas sobre produtos.

Explore o mundo em evolução da busca conversacional através de competições como o iKAT.