I de flesta befintliga hämtningsmodeller görs dokumenten främst utifrån olika typer av statistik som inom dokumentfrekvenser, inversa dokumentfrekvenser och dokumentlängder. Intuitivt, närheten av matchade frågetermer i ett dokument kan också utnyttjas för att främja mängder av dokument där matchade frågetermer är nära varandra. En sådan närhetsheuristisk har dock till stor del underskattats i litteraturen; det är oklart hur vi kan modellera närhet och införliva en närhetsåtgärd i en befintlig hämtningsmodell. I den här artikeln utforskar vi systematiskt frågetermen närhet heuristic. I synnerhet föreslår och studerar vi effektiviteten av fem olika närhetsåtgärder, där varje modellerande närhet ur ett annat perspektiv. Vi utformar sedan två heuristiska begränsningar och använder dem för att vägleda oss i införlivandet av de föreslagna närhetsåtgärderna i en befintlig återvinningsmodell. Experiment på fem standardtestsamlingar från TREC visar att en av de föreslagna närhetsåtgärderna verkligen är starkt korrelerad med dokumentrelevans, och genom att införliva den i språkmodellen KL-divergence och modellen Okapi BM25 kan vi avsevärt förbättra hämtningsprestandan.
I REF utforskades flera närhetsåtgärder och utformades heuristiska begränsningar för att införliva närhetsåtgärder i en befintlig återvinningsmodell.
An exploration of proximity measures in information retrieval
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}