Användargenererat innehåll kännetecknas av korta, bullriga dokument, med många stavfel och oväntad språkanvändning. För att överbrygga vokabulärklyftan mellan användarens informationsbehov och dokument i en specifik användargenererad innehållsmiljö, bloggosfären, tillämpar vi en form av frågeexpansion, dvs. att lägga till och omväga frågetermer. Eftersom bloggosfären är bullrig, är frågeexpansion på själva samlingen sällan effektiv men externa, redigerade samlingar är mer lämpliga. Vi föreslår en generativ modell för att utöka frågor med hjälp av externa samlingar där beroenden mellan frågor, dokument och expansionsdokument uttryckligen modelleras. Olika momentiationer av vår modell diskuteras och gör olika (i)beroende antaganden. Resultat med hjälp av två externa samlingar (nyheter och Wikipedia) visar att extern expansion för hämtning av användargenererat innehåll är effektivt; dessutom, konditionering den externa samlingen på frågan är mycket fördelaktigt, och att göra kandidat expansion termer beroende av bara dokumentet verkar tillräckligt.
Weerkamp m.fl. REF föreslår en generativ modell för att utöka frågor med hjälp av externa samlingar där beroenden mellan frågor, dokument och expansionsdokument uttryckligen modelleras.
A Generative Blog Post Retrieval Model that Uses Query Expansion based on External Collections
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Sociology']}