I standardformuleringar av pseudo-relevans återkoppling spelar dokumenttider ingen roll för att identifiera expansionstermer. Ändå vet vi att när man söker efter inlägg i sociala medier som tweets, är relevanta dokument spruckna och vanligtvis förekommer i timliga kluster. Den huvudsakliga insikten i vårt arbete är att termen expansioner bör vara partiska att dra från dokument som förekommer i spruckna temporal kluster. Detta fångas formellt av en kontinuerlig dold Markov-modell (cHMM), för vilken vi härleder en EM-algoritm för parameteruppskattning. Med tanke på en fråga, uppskattar vi parametrarna för en cHMM som bäst förklarar den observerade fördelningen av en första uppsättning hämtade dokument, och sedan använda Viterbi avkodning för att beräkna den mest sannolika tillståndssekvensen. När vi identifierar expansionstermer väljer vi bara dokument från spruckna stater. Experiment på testsamlingar från TREC 2011 och 2012 Microblog spår visar att vår strategi är betydligt effektivare än den populära RM3 pseudo-relevans feedback-modellen.
Rao och Lin REF föreslog att fånga dessa genom att uppskatta parametrarna för en kontinuerlig dold Markov-modell som bäst förklarar de sekventiella beroendena i tidsfördelningen av dokument som hämtas i det första feedbacksteget, beräkna den mest sannolika tillståndssekvensen med hjälp av Viterbi-algoritmen, och rita termer endast från spruckna tillstånd.
Temporal Query Expansion Using a Continuous Hidden Markov Model
{'venue': "ICTIR '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}