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基于Dirichlet分布语言建模的信息检索技术研究

来源 :2008年全国理论计算机科学学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lqylzy

【摘 要】

：

基于多项式的一元语言模型不能表示文档中的突发(Burstiness)现象,而基于Dirichlet分布的语言模型能够较好地处理突发现象.本文分析和讨论了几种基于Dirichlet分布的语言模型

【作 者】

：

文健 李舟军 

【机 构】

：

国防科技大学计算机学院,湖南,长沙,410073北京航空航天大学计算机科学与工程学院,北京,100083

【出 处】

：

2008年全国理论计算机科学学术年会

【发表日期】

：

2008年9期

【关键词】

：

突发现象 信息检索 语言建模 文档模型 平均精确度 

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基于多项式的一元语言模型不能表示文档中的突发(Burstiness)现象,而基于Dirichlet分布的语言模型能够较好地处理突发现象.本文分析和讨论了几种基于Dirichlet分布的语言模型,并以DCM模型为基础,分别对文档和查询项进行语言建模,然后采用KL-divergence方法来度量文档模型和查询项模型的相似度.在TREC数据集上的实验表明,与基本的模型相比较,采用DCM模型能够提高信息检索的平均精确度.

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