结合句子级别检索的信息检索模型

Information Retrieval Model Combining Sentence Level Retrieval

查询词之间的距离较为接近的文档,相关的可能性更大,将这种距离信息用于信息检索模型的构造可有效提高检索的性能。然而直接估计查询词在文档中的距离需要大量的训练文本,且计算复杂度高。该文提出了一种结合句子级别检索的信息检索模型,将文档分为若干个窗口,通过计算句子和查询的相关度考察查询词在给定窗口中的共现性,该方法可增大那些查询词彼此靠近的文档的相关度,从而使得检索模型可返回更为相关的文档。标准数据集上的实验结果表明所提出的模型可以取得较好的性能。

Models exploiting the position and proximity information of query terms in the documents improve the retrieval performance withit＇s a high computation complexity.The paper presents an approximation method by compute the relevant degree of the sentence to query,resulting an information retrieval model combining sentence level retrieval.Experiment results show our model can get better performance than baseline models.