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基于文档内位置关系的伪相关反馈方法
被引量:
2
1
作者
王雪彦
何婷婷
+2 位作者
黄翔
王俊美
潘敏
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期76-84,共9页
提出了一种基于文档内位置关系的伪相关反馈框架LRoc(location-based Rocchio framework)。该框架采用不同的核函数对候选词项在反馈文档中的位置进行建模,得到候选扩展词的位置重要度,并将其应用到经典的Rocchio模型中。该方法在选择...
提出了一种基于文档内位置关系的伪相关反馈框架LRoc(location-based Rocchio framework)。该框架采用不同的核函数对候选词项在反馈文档中的位置进行建模,得到候选扩展词的位置重要度,并将其应用到经典的Rocchio模型中。该方法在选择和评估候选扩展词时,不仅考虑了词频,也考虑了词项位置的影响,有助于获取与查询更可能相关的扩展词。最后,在5种TREC数据集的实验结果表明:基于LRoc框架提出的3种模型(LRoc1、LRoc2和LRoc3)对比基线模型在MAP和P@20指标上具有显著提升。
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关键词
伪相关反馈
位置关系
查询扩展
原文传递
题名
基于文档内位置关系的伪相关反馈方法
被引量:
2
1
作者
王雪彦
何婷婷
黄翔
王俊美
潘敏
机构
人工智能与智慧
学习
湖北省重点实验室
华中师范大学
计算机学院
国家
语言资源监测与
研究
网络媒体
中心
华中师范大学国家数字化学习工程研究技术中心
华中师范大学
数学与统计学学院
湖北
师范大学
计算机与信息
工程
学院
出处
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期76-84,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61532008,61932008)
武汉市科技计划项目(2019010701011392)
+1 种基金
国家语委科研中心项目(ZDI135-135)
湖北省重点研发计划项目(2020BAB017)。
文摘
提出了一种基于文档内位置关系的伪相关反馈框架LRoc(location-based Rocchio framework)。该框架采用不同的核函数对候选词项在反馈文档中的位置进行建模,得到候选扩展词的位置重要度,并将其应用到经典的Rocchio模型中。该方法在选择和评估候选扩展词时,不仅考虑了词频,也考虑了词项位置的影响,有助于获取与查询更可能相关的扩展词。最后,在5种TREC数据集的实验结果表明:基于LRoc框架提出的3种模型(LRoc1、LRoc2和LRoc3)对比基线模型在MAP和P@20指标上具有显著提升。
关键词
伪相关反馈
位置关系
查询扩展
Keywords
pseudo-relevance feedback
locational relationship
query expansion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于文档内位置关系的伪相关反馈方法
王雪彦
何婷婷
黄翔
王俊美
潘敏
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
原文传递
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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