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Ad Hoc Retrieval with Marathi Language

机译：使用马拉地语进行临时检索

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Our goal in participating in FIRE 2011 evaluation campaign is to analyse and evaluate the retrieval effectiveness of our implemented retrieval system when using Marathi language. We have developed a light and an aggressive stemmer for this language as well as a stopword list. In our experiment seven different IR models (language model, DFR-PL2, DFR-PB2, DFR-GL2, DFR-I(n_e)C2, tf idf and Okapi) were used to evaluate the influence of these stemmers as well as n-grams and trunc-n language-independent indexing strategies, on retrieval performance. We also applied a pseudo relevance-feedback or blind-query expansion approach to estimate the impact of this approach on enhancing the retrieval effectiveness. Our results show that for Marathi language DFR-I(n_e)C2, DFR-PL2 and Okapi IR models result the best performance. For this language trunc-n indexing strategy gives the best retrieval effectiveness comparing to other stemming and indexing approaches. Also the adopted pseudo-relevance feedback approach tends to enhance the retrieval effectiveness.
机译：我们参加FIRE 2011评估活动的目标是使用马拉地语分析和评估我们已实施的检索系统的检索效果。我们已经为该语言开发了一个轻巧而激进的词干分析器，以及一个停用词列表。在我们的实验中，使用了七个不同的IR模型（语言模型，DFR-PL2，DFR-PB2，DFR-GL2，DFR-I（n_e）C2，tf idf和Okapi）来评估这些词干和n-克和trunc-n语言无关的索引策略，对检索性能的影响。我们还应用了伪相关反馈或盲查询扩展方法来估计该方法对提高检索效率的影响。我们的结果表明，对于Marathi语言，DFR-I（n_e）C2，DFR-PL2和Okapi IR模型可实现最佳性能。对于这种语言，与其他词干和索引方法相比，trunc-n索引策略可提供最佳的检索效率。另外，采用的伪相关反馈方法也倾向于提高检索效率。

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