Även om många varianter av språkmodeller har föreslagits för informationssökning, det finns två relaterade hämtning heuristik kvar "extern" till språk modellering tillvägagångssätt: (1) närhet heuristic som belönar ett dokument där matchade frågetermer förekommer nära varandra; (2) passage hämtning som poäng ett dokument främst baserat på den bästa matchande passage. Befintliga studier har bara försökt att använda en standard språkmodell som en "svart låda" för att genomföra dessa heuristik, vilket gör det svårt att optimera kombinationsparametrarna. I detta dokument föreslår vi en ny positionsbaserad språkmodell (PLM) som implementerar båda heuristikerna i en enhetlig språkmodell. Den viktigaste idén är att definiera en språkmodell för varje position i ett dokument, och göra ett dokument baserat på poängen av sina PLMs. PLM uppskattas baserat på förökade tal av ord i ett dokument genom en närhet-baserad densitet funktion, som både fångar närhet heuristics och uppnår en effekt av "mjuk" passage hämtning. Vi föreslår och studerar flera representativa densitetsfunktioner och flera olika PLM-baserade dokumentrankningsstrategier. Experimentella resultat på standard TREC testsamlingar visar att PLM är effektiv för passage hämtning och presterar bättre än en state-of-theart närhet-baserad hämtning modell.
En utvidgning till språkmodellering, känd som positionell språkmodellering (PLM), innehåller en närhet heuristisk belönande ett dokument där matchade frågetermer förekommer nära varandra REF ).
Positional language models for information retrieval
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}