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OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
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A SMT-based Approach for Query Expansion in Information Retrieval
基于统计机器翻译模型的查询扩展

Keywords: 信息检索,查询扩展,语言模型,统计机器翻译,基于统计,统计机器翻译,翻译模型,查询扩展,Information,Retrieval,Query,Expansion,平均准确率,可比,伪反馈,扩展方法,语言模型,结果,试验,数据集,TREC,关联,文档集,提取,产生模型,分析

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Abstract:

在搜索引擎等实际的信息检索应用中,用户提交的查询请求通常都只包含很少的几个关键词,这会引起相关文档与用户查询之间的词不匹配问题,对检索性能有较严重的负面影响.该文在分析了查询产生模型的基础上,提出了一种新的基于统计机器翻译的查询扩展方法.通过统计机器翻译模型提取文档集中与查询词相关联的词,用以进行查询扩展.在TREC数据集上的试验结果表明:基于统计翻译的查询扩展方法不仅比不扩展的语言模型方法始终有12 %~17% 的提高,而且比流行的查询扩展方法-伪反馈也具有可比的平均准确率.

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