Embark on DenseQuest: A System for Selecting the Best Dense Retriever for a Custom Collection

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Khramtsova, Ekaterina, Leelanupab, Teerapong, Zhuang, Shengyao, Baktashmotlagh, Mahsa, Zuccon, Guido
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Information Retrieval
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Internet

https://arxiv.org/abs/2407.06685