Startseite UR

Comparing Wizard of Oz & Observational Studies for Conversational IR Evaluation: Lessons Learned from These two Diverse Approaches

URN zum Zitieren dieses Dokuments:
urn:nbn:de:bvb:355-epub-433745
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
10.5283/epub.43374
Elsweiler, David ; Frummet, Alexander ; Harvey, Morgan
[img]
Vorschau
Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International
PDF - Veröffentlichte Version
(270kB)
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 25 Jun 2020 05:37

Diese Publikation ist Teil des DEAL-Vertrags mit Springer.


Zusammenfassung

Systematic and repeatable measurement of information systems via test collections, the Cranfield model, has been the mainstay of Information Retrieval since the 1960s. However, this may not be appropriate for newer, more interactive systems, such as Conversational Search agents. Such systems rely on Machine Learning technologies, which are not yet sufficiently advanced to permit true human-like ...

plus


Nur für Besitzer und Autoren: Kontrollseite des Eintrags
  1. Universität

Universitätsbibliothek

Publikationsserver

Kontakt:

Publizieren: oa@ur.de
0941 943 -4239 oder -69394

Dissertationen: dissertationen@ur.de
0941 943 -3904

Forschungsdaten: datahub@ur.de
0941 943 -5707

Ansprechpartner