Generativa modeller som statistisk språkmodellering har studerats i stor utsträckning vid expertsökning för att modellera förhållandet mellan experter och deras sakkunskap som anges i styrkande dokument. Å andra sidan har diskriminerande modeller fått liten uppmärksamhet i expertforskningen, även om de har visat sig överträffa generativa modeller i många andra tillämpningar för informationssökning och maskininlärning. I detta dokument föreslår vi en principiell, relevant och diskriminativ inlärningsram för expertsökning och tar fram specifika diskriminativa modeller ur ramen. Jämfört med de senaste språkmodellerna för expertsökning kan den föreslagna forskningen naturligtvis integrera olika dokumentbevis och dokumentkandidatföreningar i en enda modell utan extra modelleringsantaganden eller ansträngning. En omfattande uppsättning experiment har utförts på två TREC Enterprise trail corpora (dvs. W3C och CERC) för att visa att det föreslagna ramverket är effektivt och robust.
Fang m.fl. I REF föreslås en diskriminerande modell för att integrera dokumentbevis och dokumentkandidatföreningar för expertsökning.
Discriminative models of integrating document evidence and document-candidate associations for expert search
{'venue': "SIGIR '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}