Långa frågor innehåller ofta många främmande termer som hindrar hämtning av relevanta dokument. Vi presenterar tekniker för att minska långa frågor till effektivare kortare som saknar dessa främmande termer. Vårt arbete motiveras av observationen att perfekt minska långa TREC-beskrivning frågor kan leda till en genomsnittlig förbättring på 30% i genomsnitt precision. Vår strategi innebär att omvandla minskningsproblemet till ett inlärningsproblem för att rangordna alla deluppsättningar av den ursprungliga frågan (sub-queries) baserat på deras förutsagda kvalitet, och välja den bästa sub-query. Vi använder olika mått av frågekvalitet som beskrivs i litteraturen som funktioner för att representera underqueries, och träna en klassificerare. Att ersätta den ursprungliga långa frågan med den topprankade subquery som valts av rankaren resulterar i en statistiskt signifikant genomsnittlig förbättring på 8% på våra testuppsättningar. Analys av resultaten visar att frågereduktion är väl lämpad för måttligt presterande långa frågor, och en liten uppsättning frågekvalitet prediktorer är väl lämpade för uppgiften att rangordna subqueries.
Kumaran och Carvalho REF använde också endast den översta underförfrågan för hämtning.
Reducing long queries using query quality predictors
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}