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Learning in Intelligent Information Retrieval

机译:智能信息检索中的学习

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摘要

Information retrieval (IR) systems are used for finding, within a large text database, those documents containing information needed by a UBer. The complex and poorly understood semantics of documents and user queries has made feedback and adaptation important characteristics of IR systems. In this paper we briefly survey previous research on machine learning in IR systems and discuss promising areas for future research at the intersection of these two fields.
机译:信息检索(IR)系统用于在大型文本数据库中查找包含UBer所需信息的文档。文档和用户查询的复杂且难以理解的语义已使反馈和适应IR系统的重要特征。在本文中,我们简要概述了先前在IR系统中机器学习的研究,并讨论了在这两个领域的交汇处有希望进行未来研究的领域。

著录项

  • 来源
    《Machinee learning》|1991年|235-239|共5页
  • 会议地点 Evanston IL(US);Evanston IL(US)
  • 作者

    David D. Lewis;

  • 作者单位

    Center for Information and Language Studies University of Chicago Chicago, IL 60637;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 计算机的应用;
  • 关键词

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