Att hantera verbose (eller långa) frågor innebär en ny utmaning för informationssökning. Att välja en delmängd av den ursprungliga frågan (en "underförfrågan") har visat sig vara en effektiv metod för att förbättra dessa frågor. I detta dokument är distributionen av underlicenser ("subset distribution") formellt modellerad inom en välgrundad ram. Specifikt, sub-query val betraktas som en sekventiell märkning problem, där varje frågeord i en verbose fråga tilldelas en etikett av "hålla" eller "inte behålla". En ny villkorlig Random Field modell föreslås för att generera distribution av sub-queries. Denna modell fångar de lokala och globala beroendena mellan frågeord och optimerar direkt den förväntade hämtningsprestandan på ett träningsset. Experimenten, baserade på olika hämtningsmodeller och prestandaåtgärder, visar att den föreslagna modellen kan generera högkvalitativa sub-query distributioner och kan avsevärt överträffa state-of-the-art tekniker.
Xue et al REF modellerade distributionen av delqueries baserat på CRF-perf och konstruerar effektiva frågor enligt sannolikheterna.
Improving verbose queries using subset distribution
{'venue': "CIKM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}