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Abstract

Large parts of scientific work relies on seeking for information in very large datasets and respective metadata (e.g., document repositories on the web, databases, local image collections). Based on a search string or even sample data as a query, information retrieval systems (IR systems) return lists of ranked items that match the query, together with a short preview of the item. Using search strings or example data, it is not easy to express certain information needs, however. In this extended abstract we discuss in what way the interaction of a user with an information retrieval (IR) system can optimized with human-aware collaborative planning strategies.

OriginalspracheEnglisch
TitelHumanities-Centred Artificial Intelligence, CHAI 2021 : CEUR Workshop Proceedings
Erscheinungsdatum2021
Seiten31-39
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2021

UN SDGs

Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

  1. SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
    SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
  2. SDG 4 – Qualitativ hochwertige Bildung
    SDG 4 – Qualitativ hochwertige Bildung
  3. SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
    SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
  4. SDG 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinschaften
    SDG 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinschaften
  5. SDG 12 – Verantwortungsvoller Konsum und Produktion
    SDG 12 – Verantwortungsvoller Konsum und Produktion
  6. SDG 14 – Lebensraum Wasser
    SDG 14 – Lebensraum Wasser
  7. SDG 15 – Lebensraum Land
    SDG 15 – Lebensraum Land

Strategische Forschungsbereiche und Zentren

  • Zentren: Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)
  • Querschnittsbereich: Intelligente Systeme

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „On Human-Aware Information Seeking“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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