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Not All Relevance Scores are Equal: Efficient Uncertainty and Calibration Modeling for Deep Retrieval Models

  • D. Cohen
  • , B. Mitra
  • , Oleg Lesota
  • , Navid Rekabsaz
  • , Carsten Eickhoff

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandKonferenzbeitragBegutachtung

OriginalspracheEnglisch
TitelProceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2021)
ErscheinungsortNew York, NY, USA
VerlagAssociation for Computing Machinery
Seiten654 - 664
Seitenumfang11
ISBN (elektronisch)9781450380379
ISBN (Print)9781450380379
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 11 Juli 2021

Wissenschaftszweige

  • 202002 Audiovisuelle Medien
  • 102 Informatik
  • 102001 Artificial Intelligence
  • 102003 Bildverarbeitung
  • 102015 Informationssysteme

JKU-Schwerpunkte

  • Digital Transformation

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