Pseudo-relevans-återkoppling (PRF) har visat sig vara en effektiv strategi för att förbättra hämtningsnoggrannheten. I detta dokument ser vi över en PRF-metod baserad på statistiska språkmodeller, nämligen divergensminimeringsmodellen (DMM). DMM har uppenbarligen inte bara en sund teoretisk grund, utan har också visat sig uppfylla de flesta av kraven på återhämtning. Men det visar sig att prestera förvånansvärt dåligt i många tidigare experiment. Vi undersöker orsaken och avslöjar att DMM på ett olämpligt sätt tar itu med återkopplingsmodellens entropi, vilket genererar en mycket skev återkopplingsmodell. För att ta itu med detta problem, föreslår vi en maximal-entropi divergens minimering modell (MEDMM) genom att införa en entropy term för att regularisera DMM. Våra experiment på olika TREC-samlingar visar att MEDMM inte bara fungerar mycket bättre än DMM, utan också överträffar flera andra toppmoderna PRF-metoder, särskilt på webbsamlingar. Till skillnad från befintliga PRF-modeller som måste kombineras med den ursprungliga frågan för att prestera bra, kan MEDMM fungera effektivt även utan att kombineras med den ursprungliga frågan.
Till exempel, Lv och Zhai REF återbesökt PRF baserat på en maximal-entropi divergens minimering modell genom att införa en entropy term för att regularisera den lärda modellen.
Revisiting the Divergence Minimization Feedback Model
{'venue': "CIKM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}