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Adapting Language Modeling Methods for Expert Search to Rank Wikipedia Entities

机译:调整语言建模方法以进行专家搜索以对维基百科实体进行排名

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摘要

In this paper, we propose two methods to adapt language modeling methods for expert search to the INEX entity ranking task. In our experiments, we notice that language modeling methods for expert search, if directly applied to the INEX entity ranking task, cannot effectively distinguish entity types. Thus, our proposed methods aim at resolving this problem. First, we propose a method to take into account the INEX category query field. Second, we use an interpolation of two language models to rank entities, which can solely work on the text query. Our experiments indicate that both methods can effectively adapt language modeling methods for expert search to the INEX entity ranking task.
机译:在本文中,我们提出了两种方法来将语言建模方法用于专家搜索以适应INEX实体排名任务。在我们的实验中,我们注意到,如果将专家搜索的语言建模方法直接应用于INEX实体排名任务,则无法有效地区分实体类型。因此,我们提出的方法旨在解决这个问题。首先,我们提出一种考虑INEX类别查询字段的方法。其次,我们使用两种语言模型的插值来对实体进行排名,这些实体只能用于文本查询。我们的实验表明,两种方法都可以有效地将语言建模方法用于专家搜索,以适应INEX实体排名任务。

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