Документ описывает использование машинного обучения в системе ранжирования поиска, где анализируется качество поиска на основе множества факторов. Основной акцент сделан на оценке релевантности документов и применении различных методов, таких как деревья решений и бустинг, для достижения максимального значения ndcg. Также упоминаются дополнительные задачи, такие как разбиение текста на предложения и детекция контента.