Sammanfattning Manuellt tilldelade ämnestermer, såsom medicinska ämnesrubriker (MeSH) inom hälsoområdet, beskriver begreppen eller ämnena i ett dokument. Befintliga modeller för insamling av information drar inte full nytta av sådan information. I detta dokument föreslår vi två MeSH-förstärkta (ME) hämtningsmodeller som integrerar konceptskiktet (dvs. MeSH) i språkmodelleringsramen för att förbättra hämtningsprestandan. De nya modellerna kvantifierar associationer mellan dokument och deras tilldelade begrepp för att konstruera konceptuella representationer för dokumenten, och gruvbindningar mellan begrepp och termer för att konstruera generativa konceptmodeller. De två modellerna rekonstruerar två viktiga skattningsprocesser av relevansmodellen (Lavrenko och Croft 2001) genom att införliva dokumentkonceptet och koncepttermföreningarna. Mer specifikt, i modell 1, språkmodeller av pseudo-feedback dokument berikas av sina tilldelade begrepp. I modell 2, begrepp som är relaterade till användarnas frågor identifieras först, och sedan används för att omvikta pseudo-feedback dokument enligt dokumentkonceptet föreningar. Experiment som utförts på två standardtestsamlingar visar att ME-modellerna överträffade modellen för frågesannolikhet, relevansmodellen (RM3) och en tidigare ME-modell. En detaljerad fallanalys ger en inblick i hur och varför de nya modellerna förbättrar/worsen hämtningsprestanda. Konsekvenser och begränsningar av studien -015-9264-0 diskuteras. Denna studie ger nya sätt att formellt införliva semantiska kommentarer, t.ex. ämnestermer, i hämtningsmodeller. Resultaten av denna studie tyder på att en integrering av konceptskiktet i modeller för hämtning ytterligare kan förbättra prestandan i de nuvarande toppmoderna modellerna.
Mao m.fl. REF integrerade ett MeSHenhanterat konceptskikt i ett ramverk för språkmodellering för att fånga konceptföreningar.
Mining document, concept, and term associations for effective biomedical retrieval: introducing MeSH-enhanced retrieval models
{'venue': 'Information Retrieval Journal', 'journal': 'Information Retrieval Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}