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On Performance of Topical Opinion Retrieval

机译：论局部意见检索的表现

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We investigate the effectiveness of both the standard evaluation measures and the opinion component for topical opinion retrieval. We analyze how relevance is affected by opinions by perturbing relevance ranking by the outcomes of opinion-only classifiers built by Monte Carlo sampling. Topical opinion rankings are obtained by either re-ranking or filtering the documents of a first-pass retrieval of topic relevance. The proposed approach establishes the correlation between the accuracy and the precision of the classifier and the performance of the topical opinion retrieval. Among other results, it is possible to assess the effectiveness of the opinion component by comparing the effectiveness of the relevance baseline with the topical opinion ranking.
机译：我们调查标准评估措施的有效性和局部意见检索的舆论组成部分。我们分析了通过蒙特卡罗采样构建的意见分类器的结果扰动相关性的相关性如何受到意见的相关性。通过重新排序或过滤主题相关性的首先检索的文件来获得局部意见排名。所提出的方法建立了分类器的准确性和精度与局部意见检索的性能之间的相关性。在其他结果之外，可以通过比较相关基线与题外表明排名的有效性来评估意见组分的有效性。

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