Informationssökning om språkmodell beror på exakt uppskattning av dokumentmodeller. I detta dokument föreslår vi en dokumentexpansionsteknik för att ta itu med problemet med otillräcklig provtagning av dokument. Vi bygger ett probabilistiskt område för varje dokument och utökar dokumentet med information om området. Det utvidgade dokumentet ger en mer exakt uppskattning av dokumentmodellen, vilket förbättrar hämtningsnoggrannheten. Eftersom dokumentexpansion och pseudofeedback utnyttjar olika corpusstrukturer kan de kombineras för att ytterligare förbättra prestandan. Experimentresultaten från flera olika datauppsättningar visar hur effektiv den föreslagna dokumentexpansionsmetoden är.
Tao och Al. I REF föreslogs en metod för dokumentexpansion för att berika dokumentrepresentationen innan man uppskattade dokumentmodeller.
Language Model Information Retrieval With Document Expansion
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}