Vi introducerar och skapar en ram för att härleda probabilistiska modeller av informationsinsamling. Modellerna är icke-parametriska modeller av IR som erhållits i språkmodellen. Vi härleder termvägningsmodeller genom att mäta skillnaden mellan den faktiska termfördelningen och den som erhålls under en slumpmässig process. Bland de slumpmässiga processerna studerar vi binomialdistributionen och Bose-Einstein-statistiken. Vi definierar två typer av term frekvens normalisering för tuning term vikter i dokument-query matchningsprocessen. Den första normaliseringen förutsätter att dokumenten har samma längd och mäter informationsvinsten med den observerade termen när den har accepterats som en god deskriptor av det observerade dokumentet. Den andra normaliseringen är relaterad till dokumentets längd och till annan statistik. Dessa två normaliseringsmetoder tillämpas på de grundläggande modellerna i följd för att erhålla viktningsformler. Resultaten visar att vårt ramverk producerar olika icke-parametriska modeller som bildar baslinjealternativ till standard tf-idf-modellen.
I Ref föreslogs en icke-parametrisk probabilistisk modell (kallad DFR) där termernas vikt beräknas genom att mäta skillnaden mellan en termfördelning som produceras genom en slumpmässig process och den faktiska termfördelningen.
Probabilistic models of information retrieval based on measuring the divergence from randomness
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}