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Introduction to special issue on learning to rank for information retrieval

机译:信息检索学习排名特刊简介

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摘要

Learning to rank has emerged as an active and growing area of research both in information retrieval (IR) and machine learning (ML). Many IR problems are by nature ranking problems, and many IR technologies can be potentially enhanced by using learning to rank techniques. These include document retrieval, definition ranking (Xu et al. 2005), question answering (Banerjee et al. 2009; Surdeanu et al. 2008; Verberne et al. 2009), multimedia retrieval (Yang et al. 2008a; Yang et al. 2008b), text summarization (Metzler et al. 2008) and advertisement (Ciaramita et al. 2008; Mao 2009).
机译:在信息检索(IR)和机器学习(ML)方面,学习排名已经成为活跃且不断发展的研究领域。本质上,许多IR问题都是排名问题,可以通过使用学习对技术进行排名来增强许多IR技术。这些包括文档检索,定义排名(Xu等,2005),问题解答(Banerjee等,2009; Surdeanu等,2008; Verberne等,2009),多媒体检索(Yang等,2008a; Yang等。 2008b),文本摘要(Metzler等,2008)和广告(Ciaramita等,2008; Mao 2009)。

著录项

  • 来源
    《Information retrieval 》 |2010年第3期| P.197-200| 共4页
  • 作者单位

    Microsoft Research Asia, Beijing, China;

    rnCornell University, Ithaca, NY, USA;

    rnMicrosoft Research Asia, Beijing, China;

    rnUniversity of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, IL, USA;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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