Abstrakt. Sannolikheten för relevanta (PR) modeller antas i allmänhet genomföra principen om sannolikhetsrankning (PRP) av IR, och nyligen publicerade publikationer hävdar att PR-modeller och språkmodeller är liknande. En noggrann analys visar dock att det finns två brister i resonemangskedjan bakom detta påstående. För det första anser PRP att vissa dokument är relevanta, medan PR-modeller tar hänsyn till relevansen hos eventuella frågedokumentpar. För det andra tar språkmodeller, till skillnad från PR-modeller, hänsyn till termer och dokument. Vi överbryggar den första klyftan genom att visa hur sannolikhetsmåttet på PR-modeller kan användas för att definiera den probabilistiska modellen av PRP. Dessutom hävdar vi att med tanke på skillnaderna mellan PR-modeller och språkmodeller kan den andra klyftan inte överbryggas på den probabilistiska modellnivån. Vi definierar istället en ny PR-modell baserad på logistisk regression, som har en liknande poängfunktion som den av frågesannolikhetsmodellen. Båda modellernas prestanda är starkt korrelerade, vilket ger en bro för det andra gapet på funktions- och rankningsnivå. Att förstå språkmodeller i relation till logistiska regressionsmodeller öppnar gott om nya forskningsinriktningar som vi föreslår som framtida arbete.
Observera att även om vi i detta dokument fokuserar på de probabilistiska modellerna av PR-modeller och rankningsprinciper visade vi i REF ett alternativt samband mellan de nämnda rankningsfunktionerna jämfört med den koppling som Roelleke och Wang föreslog.
Towards a better understanding of the relationship between probabilistic models in IR
{'venue': 'ICTIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}