Att bedöma relevansen mellan en fråga och ett dokument är en utmaning vid ad hoc-sökning på grund av dess olika mönster, dvs. ett dokument kan vara relevant för en fråga som helhet eller delvis så länge det ger tillräcklig information för användarnas behov. Sådana olika relevansmönster kräver en idealisk hämtningsmodell för att kunna bedöma relevansen i rätt granularitet adaptivt. Tyvärr beräknar de flesta befintliga hämtningsmodeller relevans på en enda granularitet, antingen dokument-wide eller passage-nivå, eller använda fast kombinationsstrategi, vilket begränsar deras förmåga att fånga olika relevans mönster. I detta arbete föreslår vi en datadriven metod för att göra det möjligt för relevanta signaler vid olika granulariteter att konkurrera med varandra om slutlig relevansbedömning. Särskilt föreslår vi en HIerarchical Neural maTching modell (HiNT) som består av två staplade komponenter, nämligen lokalt matchande lager och globalt beslutslager. Det lokala matchande skiktet fokuserar på att producera en uppsättning lokala relevanta signaler genom att modellera den semantiska matchningen mellan en fråga och varje passage av ett dokument. Det globala beslutsskiktet ackumulerar lokala signaler till olika granulariteter och gör det möjligt för dem att konkurrera med varandra för att bestämma den slutliga relevansen. Experimentella resultat visar att vår HiNT-modell överträffar befintliga toppmoderna hämtningsmodeller betydligt på referensdatauppsättningar för ad-hoc hämtning. • Informationssystem → Lära sig att rangordna; KEYWORDS relevansmönster; ad-hoc hämtning; neurala nätverk ACM Referensformat:
Med utgångspunkt i DeepRank föreslår REF att olika relevanta mönster ska modelleras med en datadriven metod för att möjliggöra rele-tabell 5: Jämförelser mellan NPRF- och frågeexpansionsbaslinjer för TREC1-3 och Robust04.
Modeling Diverse Relevance Patterns in Ad-hoc Retrieval
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}