本研究论文旨在向初学者和有经验的研究人员介绍当前 IR 问题的深度学习中的神经方法，并涵盖了关键架构和最有前途的未来方向。
Jul, 2017
本文介绍了神经信息检索模型以及基础概念和直觉，包括传统的学习排序模型的学习技术和基于神经网路以原始文本学习语言表示的自然语言处理方法。同时，也简单介绍了浅层和深度的神经网络以及目前的深度神经网络检索模型，并探讨了神经信息检索未来的发展方向。
May, 2017
该研究论文主要讨论了信息检索中的排名模型如何应用传统启发式方法、概率方法和现代机器学习技术等技术构建，并重点介绍了基于浅层或深层神经网络的神经排名模型，分析了其基本原理和学习策略，并通过基准测试比较了这些模型，最后探讨了当前文献中存在的问题以及未来的发展方向。
Mar, 2019
本篇论文提出三个方面的方法，包括新的模型架构、IR 导向的预训练任务、生成大规模训练数据，以解决神经检索器面临的问题，并探讨了多模式查询的未来研究方向和相应的解决方法。
May, 2022
本文研究文本信息检索中常见深度神经网络结构针对不同粒度文本数量表现的影响。
Jun, 2016
论文研究了信息检索系统不仅可以检索与查询相关的信息，而且可以将其 “理解” 并综合成一个单一的文档，使用递归神经网络进行深度学习来人工合成文档，通过众包实验评估文档的相关性。
介绍了近年来发展的神经网络方法在对话式信息检索系统中的应用，并聚焦于自然语言处理，多轮对话，以及以人为中心的交互。
Jan, 2022
本研究旨在提高神经检索器在生物医学领域中的表现，提出了模板问题生成方法、两个新的预训练任务以及多维语境表示（Poly-DPR）技术，并通过 BioASQ 挑战实验证明该方法在小语料库方面超越目前的神经方法和 BM25。
信息检索系统和大型语言模型的融合，包括关键方面，如查询重写、检索、重新排序和阅读器，在这一快速发展的研究领域中提供全面的概述和深入的见解。
Aug, 2023
本研究探讨了采用神经网络翻译和预训练多语言神经语言模型是否能提升多语言信息检索 (MLIR) 技术。结果表明，使用预训练的 XLM-R 多语言语言模型以其母语进行索引，可以在索引时间大大缩短的情况下取得与神经翻译相结合的最佳效果。
Sep, 2022