Il laboratorio HPC è orgoglioso di aver cinque lavori accettati a ACM SIGIR 2020, il principale forum internazionale per la presentazione di nuovi risultati di ricerca nel campo dell'Information Retrieval (IR). Gli articoli riguardano temi di ricerca attuali e importanti tra cui neural IR, conversational search, and learning to rank. Di seguito i riferimenti e i link ai preprint disponibili su arXiv.

1. "Efficient Document Re-Ranking for Transformers by Precomputing Term Representations", by Sean MacAvaney, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Nazli Goharian, Ophir Frieder. Full paper at #SIGIR2020. Preprint: http://arxiv.org/abs/2004.14255
2. "Training Curricula for Open Domain Answer Re-Ranking", by Sean MacAvaney, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Nazli Goharian, Ophir Frieder. Full paper at #SIGIR2020. Preprint: http://arxiv.org/abs/2004.14269
3. "Expansion via Prediction of Importance with Contextualization" by Sean MacAvaney, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Nazli Goharian, Ophir Frieder. Short paper at #SIGIR2020. Preprint: http://arxiv.org/abs/2004.14245 
4. "Topic Propagation in Conversational Search" by Ida Mele, Cristina I. Muntean, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Ophir Frieder. Short paper at #SIGIR2020. Preprint:  http://arxiv.org/abs/2004.14054
5. "Query-level Early Exit for Additive Learning-to-Rank Ensembles" by Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Salvatore Orlando, Raffaele Perego, Salvatore Trani . Short paper at #SIGIR2020. Preprint: http://arxiv.org/abs/2004.14641

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