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Language models for information retrieval

机译：信息检索的语言模型

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One of the major challenges in the field of information retrieval (IR) is to specify a formal framework that both describes the important processes involved in finding relevant information, and successfully predicts which techniques will provide good effectiveness in terms of accuracy. A recent approach that has shown considerable promise uses generative models of text (language models) to describe the IR processes. We briefly review the major variations of the language model approach and how they have been used to develop a range of retrieval-related language technologies, including cross-lingual IR and distributed search. We also discuss how this approach could be used with structured data extracted from text.
机译：信息检索（IR）领域的主要挑战之一是指定一个正式的框架，该框架既描述了查找相关信息所涉及的重要过程，又成功地预测了哪些技术将在准确性方面提供良好的效果。一种显示出巨大希望的最新方法是使用文本的生成模型（语言模型）来描述IR过程。我们简要回顾了语言模型方法的主要变化以及如何将其用于开发一系列与检索相关的语言技术，包括跨语言IR和分布式搜索。我们还将讨论如何将此方法与从文本提取的结构化数据一起使用。

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