Sannolikheten för att en term förekommer i relevanta dokument (P) är en grundläggande kvantitet i flera probabilistiska hämtningsmodeller, men det är svårt att uppskatta utan relevans bedömningar eller en relevansmodell. Vi kallar denna värdeterm nödvändighet eftersom det mäter den procentandel av relevanta dokument som hämtas av termen -hur nödvändigt en terms förekomst är att dokumentera relevans. Tidigare forskning brukar antingen ställa in denna sannolikhet till en konstant, eller uppskatta den baserat på termens omvänd dokumentfrekvens, som ingen av dem var mycket effektiv. I detta dokument identifieras flera faktorer som påverkar termen nödvändighet, till exempel en terms ämnes centralitet, synonymitet och abstrakthet. Den utvecklar term- och frågeberoende funktioner för varje faktor som möjliggör övervakad inlärning av en prediktiv modell av termen nödvändighet från utbildningsdata. Experiment med två populära hämtningsmodeller och 6 standarddatauppsättningar visar att användning av förutsagda termbehovsberäkningar som användartermvikter av de ursprungliga frågetermerna leder till betydande förbättringar i hämtningsnoggrannheten.
Det är värt att notera att termen nödvändighet, som mäter sannolikheten för att en term förekommer i dokument som är relevanta för en given fråga, har studerats väl i Information Retrieval community REF Yang och Callan, 2010).
Term necessity prediction
{'venue': "CIKM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}