Abstrakt. Detta arbete tar upp informationsbehov som har en temporal dimension förmedlad av ett temporalt uttryck i användarens fråga. Temporala uttryck som "under 1990-talet" är vanliga, lätt utdragbara, men inte utnyttjade av befintliga hämtningsmodeller. En utmaning när det gäller att ta itu med dem är deras inneboende osäkerhet. Det är ofta oklart vilket exakt tidsintervall ett temporalt uttryck avser. Vi integrerar tidsuttryck i en språkmodelleringsstrategi, vilket gör dem till förstklassiga medborgare i återhämtningsmodellen och med tanke på deras inneboende osäkerhet. Experiment på New York Times Annotated Corpus använder Amazon Mechanical Turk för att samla frågor och få relevans bedömningar visar att vår strategi ger betydande förbättringar i hämtning effektivitet.
Till exempel Berberich et al. REF använde Amazon Mechanical Turk för att samla frågor och relevans bedömningar.
A language modeling approach for temporal information needs
{'venue': 'In Proceedings of the 32nd European Conference on IR Research, ECIR 2010, Milton Keynes, UK, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}