ABSTRACT eektiva system för informationssökning (IR) har blivit viktigare än någonsin. Djupa IR-modeller har fått allt större betydelse för dess förmåga att automatiskt lära sig funktioner från rå text; därför har många djupa IR-modeller föreslagits nyligen. Men inlärningsprocessen för dessa djupa IR-modeller liknar en svart låda. Därför är det nödvändigt att identifiera skillnaden mellan automatiskt inlärda funktioner genom djupa IR-modeller och handkraschade funktioner som används i traditionell inlärning för att rangordna metoder. Dessutom är det värdefullt att undersöka skillnaderna mellan dessa djupa IR-modeller. Syftet med dokumentet är att genomföra en djup undersökning av djupgående IR-modeller. Speci caley, vi genomför en omfattande empirisk studie på två olika datauppsättningar, inklusive Robust och LETOR4.0. Vi rst jämförde automatiskt inlärda funktioner och handcra ed funktioner på respekt för frågeterm täckning, dokumentlängd, inbäddningar och robusthet. Det avslöjar ett antal nackdelar jämfört med hand-cra ed funktioner. Därför fastställer vi riktlinjer för att förbättra befintliga djupgående IR-modeller. Dessutom jämför vi två olika kategorier av djupa IR-modeller, dvs. representationsfokuserade modeller och interaktionsfokuserade modeller. Det visas att två typer av djupa IR-modeller fokuserar på olika kategorier av ord, inklusive ämnesrelaterade ord och frågerelaterade ord. •Informationssystem →Retrieval modeller och rankning;
Pang m.fl. REF undersökte skillnader i neurala IR-modeller och lärde sig att rangordna metoder med handgjorda funktioner.
A Deep Investigation of Deep IR Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}