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.
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Titel | Humanities-Centred Artificial Intelligence, CHAI 2021 : CEUR Workshop Proceedings |
| Erscheinungsdatum | 2021 |
| Seiten | 31-39 |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 2021 |
UN SDGs
Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung
-
SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
-
SDG 4 – Qualitativ hochwertige Bildung
-
SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
-
SDG 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinschaften
-
SDG 12 – Verantwortungsvoller Konsum und Produktion
-
SDG 14 – Lebensraum Wasser
-
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.Zitieren
- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
- Standard
- RIS
- Vancouver