Abstract En standardmetod för informationsinsamling (IR) är att modellera text som en påse med ord. Alternativt kan texten modelleras som en graf, vars hörn representerar ord, och vars kanter representerar samband mellan orden, som definieras på grundval av någon meningsfull statistisk eller språklig relation. Med tanke på en sådan textkurva kan grafteoretiska beräkningar användas för att mäta olika egenskaper hos grafen, och därmed texten. Detta arbete undersöker nyttan av sådana grafbaserade textrepresentationer för IR. Specifikt föreslår vi en principiell graf-teoretisk metod för (1) beräkning termer vikter och (2) integrera diskurs aspekter i hämtning. Med tanke på ett textdiagram, vars hörn betecknar termer som är kopplade till samtidiga och grammatiska ändringar, använder vi grafrankningsberäkningar (t.ex. PageRank Page m.fl. i sidanrank citering rankning: Tar ordning på webben. Teknisk rapport, Stanford Digital Library Technologies Project, 1998) för att härleda vikter för varje vertex, dvs. Termvikter, som vi använder för att rangordna dokument mot frågor. Vi menar att våra grafbaserade termvikter inte nödvändigtvis behöver normaliseras genom dokumentlängd (till skillnad från befintliga termvikter) eftersom de redan skalas med sin grafrankning. Detta är en avvikelse från befintliga IR ranking funktioner, och vi experimentellt visar att det utför jämförbart med en justerad rankning baslinje, såsom BM25 (Robertson et al. I NIST Specialpublikation 500-236: TREC-4, 1995). Dessutom integrerar vi i ranknings graf egenskaper, såsom den genomsnittliga sökvägen längd, eller kluster koefficient, som representerar olika aspekter av topologin av grafen, och genom förlängning av dokumentet representeras som en graf. Genom att integrera sådana egenskaper i rankningen kan vi överväga frågor som diskurskonsistens, flöde och densitet under hämtning. Vi visar experimentellt att denna typ av ranking presterar jämförbart med BM25, och kan till och med överträffa den, mellan olika TREC (Voorhees och Harman i TREC: Experiment och utvärdering i informationshämtning, MIT Press, 2005) datauppsättningar och utvärderingsåtgärder.
Det senaste arbetet med REF syftar till att ompröva modellering av dokument genom att representera text som en graf vars noder är termer kopplade till varandra genom egenskaper som samtidig förekomst i text eller grammatisk morfologi.
Graph-based term weighting for information retrieval
{'venue': 'Information Retrieval', 'journal': 'Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}