Sammanfattning Det har funnits ett antal linjära, funktionsbaserade modeller som föreslagits av informationssökning gemenskapen nyligen. Även om varje modell presenteras på olika sätt, delar de alla en gemensam underliggande ram. I detta dokument undersöker och diskuterar vi de teoretiska frågorna i detta ramverk, inklusive en ny titt på parameterutrymmet. Vi specificerar sedan övervakade träningsalgoritmer som direkt maximerar utvärderingsmåttet, t.ex. genomsnittlig precision. Vi presenterar resultat som visar träningsmodeller på detta sätt kan leda till betydligt bättre testuppsättning prestanda jämfört med andra träningsmetoder som inte direkt maximerar metriska. Slutligen visar vi att linjära funktionsbaserade modeller kan konsekvent och betydligt överträffa nuvarande toppmoderna hämtningsmodeller med rätt val av funktioner.
Dessutom har det visat sig att funktionsbaserade discriminativa modeller kan konsekvent och betydligt överträffa nuvarande toppmoderna hämtningsmodeller med rätt val av funktioner REF.
Linear feature-based models for information retrieval
{'venue': 'Information Retrieval', 'journal': 'Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}