Neurala IR-modeller, såsom DRMM och PACRR, har uppnått starka resultat genom att framgångsrikt fånga relevanta matchande signaler. Vi hävdar att sammanhanget för dessa matchande signaler också är viktigt. Intuitivt, när man extraherar, modellerar och kombinerar matchande signaler, skulle man vilja beakta den omgivande texten (lokala sammanhang) samt andra signaler från samma dokument som kan bidra till den övergripande relevansen poäng. I detta arbete belyser vi tre potentiella brister som orsakas av att inte beakta kontextinformation och föreslår tre neurala ingredienser för att ta itu med dem: en disambiguation komponent, kaskad k-max pooling, och en muffling kombination lager. Inkorporera dessa komponenter i PACRR-modellen ger Co-PACRR, en ny kontext-medveten neural IR-modell. Omfattande jämförelser med etablerade modeller på Trec Web Track data bekräftar att den föreslagna modellen kan uppnå överlägsna sökresultat. Dessutom genomförs en ablationsanalys för att få insikter i påverkan av och interaktioner mellan olika komponenter. Vi släpper vår kod för att möjliggöra framtida jämförelser 1.
Den neurala CO-PACRR-modellen REF ger en lätt kontextualisering.
Co-PACRR: A Context-Aware Neural IR Model for Ad-hoc Retrieval
{'venue': "WSDM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}