基于贝叶斯的N-Gram统计信息检索模型

摘要

为了对频繁更新的文档信息进行有效检索,提出了一种基于贝叶斯的N-Gram统计信息检索模型(Bayesianbased N-Gram,BNG).BNG模型无需对所有文档信息进行重新学习,只需根据新增的文档信息自适应地调整BNG模型的权值,以突出各个词语、文档对语义空间不同的贡献程度.实验结果表明,与现有的统计信息模型相比,提出的BNG模型显著地提高了检索的准确率与召回率.