Análise Comparativa de Métodos de Ranqueamento Contextual para Recuperação Textual

• Processo: 25/03917-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Daniel Carlos Guimarães Pedronette
• Beneficiário: Manuel Esteban Ramirez Carrillo
• Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 24/04890-5 - Recuperação Aumentada e Robusta para Tarefas de Inferência em Linguagem Natural utilizando Modelos baseados em Transformers, AP.R
• Assunto(s): Recuperação da informação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: ranqueamento contextual | recuperação da informação

Resumo

Uma abordagem promissora de suporte factual aos modelos de geração de texto e inferência em linguagem natural consiste no uso de técnicas de recuperação da informação. Técnicas de pós-processamento para recuperação da informação apresentam grande potencial neste escopo. Este trabalho pretende avaliar abordagens contextuais de ranqueamento neste cenário. Embora abordagens de ranqueamento contextual tenham sido extensivamente avaliadas para recuperação de multimídia, uma análise comparativa abrangente não está disponível no domínio textual.