I detta dokument presenteras en ny metod för att modellera språkberoende när det gäller informationssökning. Tillvägagångssättet utvidgar den grundläggande språkmodelleringsstrategi som bygger på unigram genom att lätta på självständighetsantagandet. Vi integrerar kopplingen av en fråga som en dold variabel, som uttrycker termen beroenden i frågan som en acyklisk, planar, oriktad graf. Vi antar sedan att en fråga genereras från ett dokument i två steg: länken genereras först, och sedan varje term genereras i tur och ordning beroende på andra relaterade termer enligt kopplingen. Vi presenterar också en utjämningsmetod för modellparameteruppskattning och en metod för att lära sig kopplingen av en mening på ett oövervakat sätt. Det nya tillvägagångssättet jämförs med den klassiska probabilistiska hämtningsmodellen och de tidigare föreslagna språkmodellerna med och utan hänsyn till begreppsberoenden. Resultaten visar att vår modell uppnår betydande och betydande förbättringar av TREC-samlingarna.
I Ref presenterades en ny metod för att fånga upp ordberoenden, där de utvidgade moderna språkmodelleringsmetoder för informationshämtning genom att införa en beroendestruktur som lärt sig av utbildningsdata.
Dependence language model for information retrieval
{'venue': "SIGIR '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}