Fråga expansion, i form av pseudo-relevans återkoppling eller relevans återkoppling, är en vanlig teknik som används för att förbättra hämtning effektivitet. De flesta tidigare tillvägagångssätt har ignorerat viktiga frågor, såsom särdragens roll och betydelsen av modellering av begreppsberoenden. I detta dokument föreslår vi en robust frågeexpansionsteknik baserad på Markovs slumpmässiga fältmodell för informationssökning. Tekniken, som kallas latent konceptexpansion, ger en mekanism för modellering av termer beroenden under expansion. Dessutom ger användningen av godtyckliga funktioner inom modellen ett kraftfullt ramverk för att gå längre än enkla fenomen som implicit används av de flesta andra expansionstekniker. Vi utvärderar vår teknik mot relevansmodeller, en toppmodern språkmodellering av frågeexpansionsteknik. Vår modell visar på konsekventa och betydande förbättringar i hämtningseffektiviteten för flera TREC-datamängder. Vi beskriver också hur vår teknik kan användas för att generera meningsfulla flergångskoncept för uppgifter som frågeförslag/reform.
I REF föreslås ett funktionsbaserat tillvägagångssätt som kallas latent konceptexpansion till modelltermberoenden.
Latent concept expansion using markov random fields
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}