Pseudo-relevans-återkoppling (PRF) via frågeexpansion har visat sig vara effektiv i många informationssökningsuppgifter (IR). I de flesta befintliga arbeten antas de topprankade dokumenten från en första sökning vara relevanta och användas för PRF. Ett problem med detta tillvägagångssätt är att ett eller flera av de översta hämtade dokumenten kan vara icke-relevanta, vilket kan leda till buller i återkopplingsprocessen. Dessutom tar befintliga metoder i allmänhet inte hänsyn till de betydande olika typer av frågor som ofta ingår i ett IR-system. Intuitivt kan Wikipedia ses som en stor, manuellt redigerad dokumentsamling som kan utnyttjas för att förbättra dokumenthämtningseffektiviteten inom PRF. Det är inte uppenbart hur vi bäst kan utnyttja information från Wikipedia i PRF, och hittills har Wikipedias potential för denna uppgift till stor del outforskats. I vårt arbete presenterar vi en systematisk undersökning av användningen av Wikipedia i PRF för frågeberoende expansion. Specifikt klassificerar vi TREC ämnen i tre kategorier baserat på Wikipedia: 1) enhet frågor, 2) tvetydiga frågor, och 3) bredare frågor. Vi föreslår och studerar effektiviteten av tre metoder för expansionstermer val, varje modellering Wikipedia baserad pseudo-relevans information från ett annat perspektiv. Vi införlivar expansionstermer i den ursprungliga frågan och använder språkmodellering IR för att utvärdera dessa metoder. Experiment på fyra TREC testsamlingar, inklusive den stora webbsamlingen GOV2, visar att hämtningsprestandan för varje typ av fråga kan förbättras. Dessutom visar vi att den föreslagna metoden överträffar referensrelevansmodellen när det gäller precision och robusthet.
Yang m.fl. REF klassificerar användarfrågor i tre typer: enhetsfrågor, tvetydiga frågor och bredare frågor.
Query dependent pseudo-relevance feedback based on wikipedia
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}