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首页> 外文会议>International Conference on Algorithmic Applications in Management(AAIM 2005); 20050622-25; Xian(CN) >A New Method for Retrieval Based on Relative Entropy with Smoothing
【24h】

A New Method for Retrieval Based on Relative Entropy with Smoothing

机译：一种基于相对熵的平滑检索新方法

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A new method for information retrieval based on relative entropy with different smoothing methods has been presented in this paper. The method builds a query language model and document language models respectively for the query and the documents. We rank the documents according to the relative entropies of the estimated document language models with respect to the estimated query language model. While estimating a document language, the efficiency of the smoothing method is considered, we select three popular and relatively efficient methods to smooth the document language model. The feedback documents are used to estimate a query model by the approach that we assume that the feedback documents are generated by a combined model in which one component is the feedback document language model and the other is the collection language model. Experimental results show that the method is effective and performs better than the basic language modeling approach.
机译：提出了一种基于相对熵和不同平滑方法的信息检索新方法。该方法分别为查询和文档建立查询语言模型和文档语言模型。我们根据估计的文档语言模型相对于估计的查询语言模型的相对熵对文档进行排名。在估计文档语言时，考虑了平滑方法的效率，我们选择了三种流行且相对有效的方法来平滑文档语言模型。反馈文档用于通过以下方法来估计查询模型：我们假设反馈文档是由组合模型生成的，其中一个组件是反馈文档语言模型，而另一个是集合语言模型。实验结果表明，该方法是有效的，并且比基本语言建模方法具有更好的性能。

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