Forschung

Unsere Forschungsthemen liegen in den Gebieten Information Retrieval und Natural Language Processing und konzentrieren sich auf große unstrukturierte Textdaten.

Im Bereich des Information Retrieval beschäftigen wir uns unter anderem mit dem Verstehen von Suchanfragen, mit dem Auffinden von Informationen zur Beantwortung vergleichender oder kausaler Fragen, mit der Known-Item-Suche, mit neuronalen Retrieval-Modellen, mit Verhaltenssimulation, sowie mit Fragestellungen zur Reproduzierbarkeit von Retrieval-Experimenten.

Im Bereich des Natural Language Processings beschäftigen wir uns unter anderem mit der Erkennung und dem Spoiling von Clickbait-Posts, sowie mit Verfahren zur Erkennung (guter) Argumentationsstrukturen und von Paraphrasen.

An der Schnittstelle von Information Retrieval und Natural Language Processing bearbeiten wir Fragestellungen im Zusammenhang mit dem Mining von Informationen aus großen Web-Archiven und zum Einsatz großer Sprachmodelle in dialogorientierten Suchsystemen oder zur Erzeugung direkter Antworten auf Suchanfragen.

Veröffentlichungen

Unsere Veröffentlichungen finden Sie auf der Webseite der Webis-GruppeExterner Link.

Laufende Drittmittelprojekte

• ACQuA: Beantwortung von vergleichenden Fragen mit Argumenten (gefördert durch die DFG)
• OWS: Open Web SearchExterner Link (gefördert durch die EU)

Abgeschlossene Drittmittelprojekte

• SINIR: Simulating INteractive Information Retrieval (gefördert durch die DFG)

 

Weitere zu unseren Forschungsthemen verwandte Projekte finden Sie auf der Webseite der Webis-GruppeExterner Link.