HiCAL

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HICA es un sistema para una recuperación eficiente de alta recuperación. El sistema permite recuperar y evaluar documentos relevantes con un alto rendimiento del procesamiento de datos y una interfaz de evaluación de documentos fácil de usar.

Para obtener más información sobre HICA, lea nuestro artículo o visite el sitio web del proyecto.

 @inproceedings{10.1145/3209978.3210176,
    author = {Abualsaud, Mustafa and Ghelani, Nimesh and Zhang, Haotian and Smucker, Mark D. and Cormack, Gordon V. and Grossman, Maura R.},
    title = {A System for Efficient High-Recall Retrieval},
    year = {2018},
    isbn = {9781450356572},
    publisher = {Association for Computing Machinery},
    address = {New York, NY, USA},
    url = {https://doi.org/10.1145/3209978.3210176},
    doi = {10.1145/3209978.3210176},
    booktitle = {The 41st International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval},
    pages = {1317–1320},
    numpages = {4},
    keywords = {high-recall, systematic review, electronic discovery},
    location = {Ann Arbor, MI, USA},
    series = {SIGIR ’18}
}

Instalar

Visite hic.github.io para obtener instrucciones de uso e instalación. Para obtener detalles específicos del componente, consulte el ReadMe en su directorio respectivo.

Documentos relevantes

Obtenga más información sobre HICA y su rendimiento en los siguientes documentos:

• Uwaterloomds en el TREC 2018 Common Core Track TREC 2018

• Haotian Zhang, Mustafa Abualsaud, Nimesh Ghelani, Mark Smucker, Gordon Cormack y Maura Grossman. Interacción efectiva del usuario para recuperación de alta recuperación: menos es más CIKM 2018

• Nimesh Ghelani, Gordon Cormack y Mark Smucker. Actualizar estrategias en el taller continuo de aprendizaje activo Sigir 2018 en búsqueda profesional

• Mustafa AbualSaud, Nimesh Ghelani, Haotian Zhang, Mark Smucker, Gordon Cormack y Maura Grossman. Un sistema para actas eficientes de recuperación de alta recuperación de la 41ª Conferencia Internacional de ACM Sigir sobre investigación y desarrollo en recuperación de información (Sigir 2018)

• Haotian Zhang, Mustafa Abualsaud, Nimesh Ghelani, Angshuman Ghosh, Mark Smucker, Gordon Cormack y Maura Grossman. Uwaterloomds en la pista de TREC 2017 Common Core (TREC 2017)

• Haotian Zhang, Gordon Cormack, Maura Grossman y Mark Smucker. Evaluación de la retroalimentación de relevancia a nivel de oración para la recuperación de información de alta recuperación

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