Majoriteten av de nuvarande modellerna för informationssökning väger frågebegreppen (t.ex. termer eller fraser) på ett oövervakat sätt, baserat enbart på insamlingsstatistiken. I detta dokument går vi utöver den oövervakade uppskattningen av begreppsvikter, och föreslår en parameteriserad konceptvägningsmodell. I vår modell bestäms vikten av varje frågekoncept med hjälp av en parameteriserad kombination av olika viktiga funktioner. Till skillnad från befintliga övervakade rankningsmetoder lär sig vår modell vikter inte bara för de explicita frågebegreppen, utan också för de latenta begrepp som är förknippade med frågan genom pseudo-relevans-återkoppling. De experimentella resultaten på både newswire och webb TREC corpora visar att vår modell konsekvent och betydligt överträffar ett brett utbud av toppmoderna hämtningsmodeller. Dessutom minskar vår modell avsevärt antalet latenta begrepp som används för frågeexpansion jämfört med de icke-parameteriserade pseudo-relevans-baserade modellerna.
Parameteriserad frågeexpansionsmetod REF ] tar en något liknande metod där vikten av varje frågekoncept bestäms med hjälp av en parameteriserad kombination av olika viktiga funktioner.
Parameterized concept weighting in verbose queries
{'venue': "SIGIR '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}