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分布式检索中基于主题的语言模型集合选择策略

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在分布式检索中,基于主题的语言模型集合选择方法首先引入Relevance Model计算用户查询和信息集合中文档的相似度,在此基础上通过文本聚类得到集合中文档的主题信息,加入语言模型计算得到各个信息集合的查询相关度排名,以此完成集合选择.实验表明,与ODRI、CRCS和基于传统语言模型的集合选择算法相比,该方法的检索效果得到了显著提高.

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来源
《2009年全国开放式分布与并行计算学术年会》|2009年|78-81|共4页
会议地点乌鲁木齐
作者
何莉; 林鸿飞;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.131;
关键词
分布式检索; 集合选择; 语言模型; 主题信息;
入库时间 2022-08-17 10:45:48

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