Detta dokument utvecklar en allmän, formell ram för modellering av begreppsberoenden via Markovs slumpmässiga fält. Modellen gör det möjligt att införliva godtyckliga textfunktioner som bevis. I synnerhet använder vi funktioner baserade på förekomster av enstaka termer, beställda fraser och obeställda fraser. Vi utforskar fullständig självständighet, sekventiellt beroende och fullständiga beroendevarianter av modellen. Ett nytt tillvägagångssätt utvecklas för att träna modellen som direkt maximerar den genomsnittliga precisionen i stället för att maximera sannolikheten för träningsdata. Ad hoc hämtning experiment presenteras på flera newswire och webbsamlingar, inklusive GOV2 samlingen som används på TREC 2004 Terabyte Track. Resultaten visar att betydande förbättringar är möjliga genom modellering beroenden, särskilt på de större webbsamlingarna.
Metzler och Croft REF utvecklade en allmän, formell ram för modellering av termer beroenden via Markov slumpmässiga fält.
A Markov random field model for term dependencies
{'venue': "SIGIR '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}