Återkoppling av Pseudo-relevans är en effektiv teknik för att förbättra hämtningsresultaten. Traditionella feedbackalgoritmer använder ett helt feedback-dokument som en enhet för att extrahera ord för frågeexpansion, vilket inte är optimalt eftersom ett dokument kan täcka flera olika ämnen och därmed innehålla mycket irrelevant information. I det här dokumentet studerar vi hur man på ett effektivt sätt kan välja ut de ord som är fokuserade på frågeämnet utifrån termernas positioner i feedbackdokumenten. Vi föreslår en modell för positionsrelevans (PRM) för att ta itu med detta problem på ett enhetligt probabilistiskt sätt. Den föreslagna PRM är en utvidgning av relevansmodellen för att utnyttja termen positioner och närhet för att tilldela fler vikter till ord närmare frågeord baserat på intuitionen att ord närmare frågeord är mer benägna att vara relaterade till frågeämnet. Vi utvecklar två metoder för att uppskatta PRM baserat på olika provtagningsprocesser. Experimentella resultat på två stora datauppsättningar visar att den föreslagna PRM är effektiv och robust för återkoppling med pseudorelevans, vilket i hög grad överträffar relevansmodellen i både dokumentbaserad återkoppling och passagebaserad återkoppling.
Denna brist på RLM togs upp av modellen för positionsrelevans (PRLM) REF, som tilldelar högre vikter för samtidiga händelser inom nära räckhåll för att bättre uppskatta relevansmodellen.
Positional relevance model for pseudo-relevance feedback
{'venue': "SIGIR '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}