Farrell, M. J., Brierley, L., Willoughby, A., Yates, A. C., & Mideo, N. (2022). Past and future uses of text mining in ecology and evolution. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. https://ecoevorxiv.org/c4kvq/
Khandel, P., Markov, I., Yates, A. C., & Varbanescu, A. L. (2022). ParClick: A Scalable Algorithm for EM-based Click Models. In WWW '22: Proceedings of the ACM Web Conference 2022 (pp. 392-400). ACM. https://doi.org/10.1145/3485447.3511967
Naseri, S., Dalton, J., Yates, A. C., & Allan, J. (2022). CEQE to SQET: A study of contextualized embeddings for query expansion. Information Retrieval Journal.
Nguyen, T. T., Yates, A. C., Zirikly, A., Desmet, B., & Cohan, A. (2022). Improving the Generalizability of Depression Detection by Leveraging Clinical Questionnaires. In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) (pp. 8446-8459). ACL. https://arxiv.org/pdf/2204.10432
Pradeep, R., Liu, Y., Zhang, X., Li, Y., Yates, A. C., & Lin, J. (2022). Squeezing Water from a Stone: A Bag of Tricks for Further Improving Cross-Encoder Effectiveness for Reranking. In Advances in Information Retrieval: 44th European Conference on IR Research, ECIR 2022, Stavanger, Norway, April 10–14, 2022, Proceedings (Vol. I, pp. 655–670). (Lecture Notes in Computer Science; Vol. 13185). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-99736-6_44
2021
Jose, K. M., Nguyen, T. T., MacAvaney, S., Dalton, J., & Yates, A. C. (2021). DiffIR: Exploring Differences in Ranking Models' Behavior. In SIGIR '21: Proceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 2595-2599). ACM. https://doi.org/10.1145/3404835.3462784
MacAvaney, S., Yates, A., Feldman, S., Downey, D., Cohan, A., & Goharian, N. (2021). Simplified Data Wrangling with ir_datasets. In SIGIR '21: Proceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 2429-2436). ACM. https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.02280, https://doi.org/10.1145/3404835.3463254
Mackie, I., Dalton, J., & Yates, A. C. (2021). How Deep is your Learning: the DL-HARD Annotated Deep Learning Dataset. In SIGIR '21: Proceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 2335–2341). ACM. https://doi.org/10.1145/3404835.3463262
Tigunova, A., Mirza, P., Yates, A. C., & Weikum, G. (2021). PRIDE: Predicting Relationships in Conversations. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 4636–4650). ACL. https://doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.380
Zheng, Z., Hui, K., He, B., Han, X., Sun, L., & Yates, A. C. (2021). Contextualized query expansion via unsupervised chunk selection for text retrieval. Information Processing & Management, 58(5). https://doi.org/10.1016/j.ipm.2021.102672
2021
Razniewski, S., Yates, A. C., Kassner, N., & Weikum, G. (2021). Language Models As or For Knowledge Bases. Paper presented at 4th Workshop on Deep Learning for Knowledge Graphs, DL4KG 2021, Virtual, Online.
De UvA maakt gebruik van cookies en daarmee vergelijkbare technieken voor het functioneren, meten en optimaliseren van de website. Ook worden er cookies geplaatst om bijv. YouTube filmpjes te kunnen tonen en voor marketingdoeleinden. Deze laatste categorie betreffen de tracking cookies. Uw internetgedrag kan worden gevolgd door middel van deze tracking cookies. Door op “Accepteer alle cookies” te klikken gaat u hiermee akkoord. Lees ook het UvA Privacy statement
Noodzakelijk
Cookies noodzakelijk voor het basisfunctioneren van de website. Deze cookies worden bijvoorbeeld ingezet om het inloggen voor studenten en medewerkers mogelijk te maken.
Noodzakelijk & Optimalisatie
Cookies die worden geplaatst om anoniem gegevens te verzamelen over het gebruik van de website om deze te verbeteren.
Noodzakelijk & Optimalisatie & Marketing
Cookies die in staat stellen bezoekers te volgen en van gepersonaliseerde advertenties te voorzien. Externe advertentienetwerken verzamelen individuele gegevens over internetgedrag. Selecteer deze categorie om YouTube video's te kunnen kijken.