I detta dokument undersöker vi hur terminsvalet påverkar hämtningsprestandan i CLEF-IP:s tidigare konsttestsamling, med hjälp av avsnittet Beskrivning av patentfrågan med Language Model (LM) och BM25 poängfunktioner. Vi finner att ett orakulärt relevant återkopplingssystem som extraherar termer från de utvärderade relevanta dokumenten långt överträffar baslinjen och presterar dubbelt så bra på MAP som den bästa konkurrenten i CLEF-IP 2010. Vi finner en mycket tydlig term valvärde tröskel för användning när du väljer termer. Vi noterade också att de flesta användbara feedbacktermer faktiskt finns i den ursprungliga frågan och hypotesen att baslinjesystemet skulle kunna förbättras avsevärt genom att ta bort negativa frågetermer. Vi prövade fyra enkla automatiserade metoder för att identifiera negativa termer för frågereduktion, men vi kunde inte särskilt förbättra baslinjeprestandan med någon av dem. Vi visar dock att en enkel, minimal interaktiv relevans återkoppling där termer väljs från endast den första hämtade relevanta dokument överträffar det bästa resultatet från CLEF-IP 2010 vilket tyder på löftet om interaktiva metoder för termval i patent föregående konstsökning.
I REF prövade författarna enkla automatiserade metoder för frågereduktion men kunde inte förbättra utgångsläget.
On Term Selection Techniques for Patent Prior Art Search