En aspekt där hämta namngivna enheter skiljer sig från hämta dokument är att de objekt som ska hämtas - personer, platser, organisationer - endast indirekt beskrivs av dokument i hela samlingen. Mycket arbete har ägnats åt att hitta hänvisningar till namngivna enheter, särskilt till problemen med namngiven enhet utvinning och disambigering. Men lika viktigt för hämtningsprestanda är hur dessa textslippar kombineras för att bygga namngivna enhetsrepresentationer. Vi fokuserar på TREC-expertens sökuppgift där målet är att identifiera personer som är kunniga i ett specifikt ämne. Befintliga språkmodelleringsmetoder för expertfynd förutsätter att termer och personenheter är villkorligt oberoende med tanke på ett dokument. Vi presenterar teoretiska och experimentella bevis för att detta förenklade antagande ignorerar information om hur namngivna enheter relaterar till dokumentinnehåll. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en ny dokumentrepresentation som betonar text i närheten av enheter och därmed införlivar sekventiell information implicit i text. Våra experiment visar att den föreslagna modellen avsevärt förbättrar hämtningsprestandan. Det viktigaste bidraget från detta arbete är en effektiv formell metod för att explicit modellera beroendet mellan namngivna enheter och termer som förekommer i ett dokument.
Petkova och Croft REF föreslår en expertsökmodell baserad på beroenden mellan namngivna enheter och termer som förekommer i dokumentet.
Proximity-based document representation for named entity retrieval
{'venue': "CIKM '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}