Under det senaste årtiondet har intresset för statistiska språkmodeller stadigt ökat för informationssökning, och mycket forskning har bedrivits på detta område. Denna bok av ChengXiang Zhai sammanfattar det mesta av denna forskning. Den inleds med en introduktion som omfattar de grundläggande begreppen informationssökning och statistiska språkmodeller och presenterar intuitionerna bakom dessa begrepp. Denna introduktion följs sedan av ett kapitel som ger en översikt över: r klassisk informationshämtning modeller, från likhetsbaserade modeller till probabilistisk relevans och inferens modeller, och r två hämtning ramar, de axiomatiska och beslut-teoretiska hämtning ramar, båda samutvecklade av författaren. Denna översikt omfattar de viktigaste aspekterna av dessa modeller och ramar, och ger upphovsmannen möjlighet att införa begrepp som hjälper till att placera den statistiska språkmodellen som ska presenteras i följande kapitel. Resten av boken ägnas sedan åt presentationen av de statistiska språkmodeller som används vid informationssökning och deras tillämpning på särskilda uppgifter. Kapitel 3 presenterar standard, enkel frågesannolik hämtning modell. Efter att ha granskat grundtanken bakom denna modell (kärnan i nuvarande statistiska språkmodeller för informationssökning) presenterar författaren de olika händelsemodeller som har beaktats: Multinomial, Multipel Bernoulli och Multipel Poisson. Han förklarar sedan strategin för parameteruppskattning och de olika utjämningstekniker man kan lita på. Denna presentation följs av en diskussion om förhållandet mellan utjämning och viktning av tf-idf, vilket banar väg för den tvåstegsmetod för utjämning som presenteras i följande avsnitt. Detta kapitel är mycket välskrivet och presenterar, på ett tydligt men ändå fullständigt sätt, grunderna för frågesannolik hämtningsmodell. Följande kapitel, som heter Complex Query Likelihood Retrieval Model, ägnas åt förlängningar av den enkla modellen för frågesannolikhet i kapitel 3. I synnerhet granskar författaren dokumentspecifika utjämningsmetoder, baserade på dokumentklustring och dokumentexpansion, användningen av n-gram modeller och Markov slumpmässiga fält, samt den fullständiga Bayesian frågesannolikhet och översättningsmodeller. Avsikten här är inte att ge en detaljerad beskrivning av dessa element, utan snarare att ge en översikt, och pekare till förlängningar och modeller relaterade till frågesannolikheten hämtning modell.
Relevans har integrerats i modeller för informationssökning, men det har varit svårt att på ett principfast sätt införliva relevansåterkoppling i språkmodellering (LM) med hjälp av en sannolikhet för förfrågan för informationshämtning REF.
Statistical Language Models for Information Retrieval
{'venue': 'Statistical Language Models for Information Retrieval', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}