【摘 要】
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信息检索系统中的参数设定在很大程度上决定着系统的检索性能.参数的数据相关性和敏感性使得经验值往往不可靠.另一方面,由于在检索过程中缺乏当前查询的相关文档信息,因而不
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)，中国科学院资助项目
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信息检索系统中的参数设定在很大程度上决定着系统的检索性能.参数的数据相关性和敏感性使得经验值往往不可靠.另一方面,由于在检索过程中缺乏当前查询的相关文档信息,因而不可能进行有指导的参数学习.因此,自动无指导的参数学习方法是极为必要和重要的.首先考察传统上根据经验值设定固定的系统参数的效果,结果表明其泛化能力差,效果不稳定且不可靠.其次,提出一种使用遗传算法进行动态参数学习的方法.在TREC11,TREC10和TREC9三组大规模Web标准测试数据集上进行了实验,数据集规模均超过10GB.实验结果表明,经过
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