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利用不相关反馈数据进行信息检索的分布分离方法
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文件大小: 361kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-07
详细说明：在许多研究和应用领域，例如信息检索和机器学习中，我们经常遇到处理概率分布的问题，该概率分布由与我们手头任务相关的一种分布与另一种无关紧要的分布混合而成，我们希望摆脱这种可能性。 。 因此，将无关的分布与混合物的分布分开是一个重要的问题。 本文的重点是信息检索中的应用，其中相关性反馈是一种广泛使用的技术，用于基于一组反馈文档来构建精炼的查询模型。 但是，实际上，甚至由用户显式或隐式提供的相关性反馈集通常是相关文档和不相关文档的混合。 因此，结果查询模型（通常是术语分布）通常是混合的，而不是真实的相关术语分布，从而导致对检索性能的负面影响。 为了解决这个问题，我们最近提出了一种分布分离方法（DSM），该方法旨在通过将种子不相关分布与混合物中的种子不相关分布进行分离来近似真实的相关分布。 尽管它在使用模拟显式不相关反馈数据进行的经验评估中取得了令人鼓舞的性能，但尚未部署在应该自动获取不相关反馈数据的场景中。 在本文中，我们从两个角度提出了基本DSM的实质扩展：开发进一步的正则化框架和在自动不相关反馈方案中部署DSM。 具体来说，为了避免在不保证种子无关分配的质量（作为DSM的输入）时，DSM
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