Біржовий світ повідомляє, ME News повідомляє, 8 квітня (UTC+8), нещодавно була поширена стаття, написана Omri Uzan, Ron Polonsky, Douwe Kiela та Christopher Potts, під назвою «Document Optimization for Black-Box Retrieval via Reinforcement Learning». Це дослідження розглядає, як застосовувати технології підкріплювального навчання для оптимізації документів, з метою покращення продуктивності систем чорного ящика пошуку. У статті стверджується, що цей метод належить до напрямків досліджень у галузі обчислювальної лінгвістики та інформаційного пошуку.