Närheten av frågetermer i ett dokument är en mycket viktig information för att möjliggöra rankning modeller går utöver "bag of word" antagande i informationshämtning. I detta dokument studeras integreringen av begreppsinformation om närhet i språkmodelleringen på unigram. En ny närhet språkmodell (PLM) föreslås som betraktar frågetermer närhet centralitet som Dirichlet hyper-parameter som viktar parametrarna för Unigram dokument språkmodell. Flera former av närhetsåtgärder utvecklas för att användas i PLM som kan beräkna en frågeterm nära centralitet i ett visst dokument. I experiment jämförs närhetsspråkmodellen med den grundläggande språkmodellen och tidigare verk som kombinerar närhetsinformation med språkmodell med linjära poängkombinationer. Experimentresultaten visar att den föreslagna modellen presterar bättre i både toppprecision och genomsnittlig precision.
Zhao och Yun Ref har integrerat flera åtgärder av termen närhet till engram språk modellering, vilket gör det möjligt att beräkna en terms proximat centralitet i ett visst dokument.
A proximity language model for information retrieval
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}