Typiska återkopplingsmetoder för pseudorelevans antar att de behandlade dokumenten är relevanta och använder dessa pseudorelevanta dokument för att expandera termer. Den första hämtningen kan dock innehålla en hel del buller. I detta dokument presenterar vi en klusterbaserad omsamplingsmetod för att välja bättre pseudorelevanta dokument baserat på relevansmodellen. Huvudidén är att använda dokumentkluster för att hitta dominanta dokument för den första hämtningen, och att upprepade gånger mata dokumenten för att betona de centrala frågorna i en fråga. Experimentella resultat på storskaliga TREC-samlingar visar betydande förbättringar jämfört med relevansmodellen. För att motivera omprovtagningsmetoden undersöker vi relevanstätheten hos återkopplingsdokumenten. En högre relevanstäthet kommer att resultera i större hämtning noggrannhet, slutligen närmar sig verklig relevans återkoppling. Omprovtagningsmetoden visar högre relevanstäthet än referensrelevansmodellen för alla samlingar, vilket resulterar i bättre hämtningsnoggrannhet i återkoppling av pseudorelevans. Detta resultat visar att den föreslagna metoden är effektiv för pseudo-relevans återkoppling.
En klusterbaserad provtagningsmetod presenteras i REF.
A cluster-based resampling method for pseudo-relevance feedback
{'venue': "SIGIR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}