Nuvarande sökmotorer fungerar i allmänhet inte bra med längre, fler verbose frågor. En av de viktigaste frågorna vid behandlingen av dessa frågor är att identifiera de nyckelbegrepp som kommer att ha störst effekt på effektiviteten. I detta dokument utvecklar och utvärderar vi en teknik som använder frågeberoende, corpus-beroende och corpus-oberoende funktioner för automatisk extraktion av nyckelbegrepp från verbose-frågor. Vi visar att vår metod uppnår högre noggrannhet i identifieringen av nyckelbegrepp än standardvägningsmetoder såsom omvänd dokumentfrekvens. Slutligen föreslår vi en probabilistisk modell för att integrera de viktade nyckelbegrepp som identifierats genom vår metod i en fråga, och visa att denna integration avsevärt förbättrar hämtning effektivitet för en stor uppsättning av naturliga språk beskrivning frågor som härrör från TREC ämnen på flera newswire och webbsamlingar.
Bendersky och Croft REF utvecklade en teknik för automatisk extraktion av nyckelbegrepp.
Discovering key concepts in verbose queries
{'venue': "SIGIR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}