Diskriminativa modeller har varit att föredra framför generativa modeller i många maskininlärningsproblem nyligen på grund av några av deras attraktiva teoretiska egenskaper. I detta dokument undersöker vi tillämpligheten av diskriminativa klassificeringar för IR. Vi har jämfört prestandan hos två populära discriminativa modeller, nämligen den maximala entropimodellen och stödja vektormaskiner med prestandan hos språkmodellering, den toppmoderna generativa modellen för IR. Våra experiment på ad-hoc hämtning visar att även om maximal entropi är betydligt värre än språkmodeller, stöder vektormaskiner är i nivå med språkmodeller. Vi hävdar att den främsta anledningen till att föredra SVMs framför språkmodeller är deras förmåga att lära sig godtyckliga funktioner automatiskt som visas av våra experiment på hemsidan hitta uppgift TREC-10.
På senare tid jämförde Nallapati REF prestandan för den maximala entropimodellen och stöder vektormaskiner med prestandan för språkmodellering i ad hoc hämtning och hemsida fynd, och hävdade att SVMs föredras framför språkmodeller på grund av deras förmåga att lära sig godtyckliga funktioner automatiskt.
Discriminative models for information retrieval
{'venue': "SIGIR '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}