一种面向社区型问句检索的主题翻译模型

摘要

基于统计机器翻译模型的问句检索模型,其相关性排序机制主要依赖于词项间的翻译概率,然而已有的模型没有很好地控制翻译模型的噪声,使得当前的问句检索模型存在不完善之处.文中提出一种基于主题翻译模型的问句检索模型,从理论上说明,该模型利用主题信息对翻译进行合理的约束,达到控制翻译模型噪声的效果,从而提高问句检索的结果.实验结果表明,文中提出的模型在MAP (Mean Average Precision)、MRR(Mean Reciprocal Rank)以及p@1(precision at position one)等指标上显著优于当前最先进的问句检索模型.