Statistiska språkmodeller har framgångsrikt tillämpats på många informationssökningsuppgifter, bland annat expertsökning: processen för att identifiera experter som fått ett visst ämne. I detta dokument introducerar vi och detaljerar språkmodelleringsmetoder som integrerar representation, association och sökning av experter med hjälp av olika textbaserade datakällor i ett generativt probabilistiskt ramverk. Detta ger en enkel, intuitiv och extensibel teoretisk ram för att stödja forskning om kompetenssökning. För att visa flexibiliteten i ramverket, två sökstrategier för att hitta experter är modellerade som innehåller olika typer av bevis som extraheras från data, innan de utvidgas till att även omfatta co-occurence information. De föreslagna modellerna utvärderas i samband med företagssökningssystem i en intranätsmiljö, där det är rimligt att anta att förteckningen över experter är känd och att uppgifter som ska brytas är allmänt tillgängliga. Våra experiment visar att utmärkt prestanda kan uppnås genom att använda dessa modeller i sådana miljöer, och att detta teoretiska och empiriska arbete banar väg för framtida principiella förlängningar.
Baloga m.fl. REF inför en generativ probabilistisk ram för att hitta experter i olika företagsdatakällor.
A language modeling framework for expert finding
{'venue': 'INFORMATION PROCESSING AND MANAGEMENT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}