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A relevance model for a data warehouse contextualized with documents

机译：与文档关联的数据仓库的相关性模型

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This paper presents a relevance model to rank the facts of a data warehouse that are described in a set of documents retrieved with an information retrieval (IR) query. The model is based in language modeling and relevance modeling techniques. We estimate the relevance of the facts by the probability of finding their dimensions values and the query keywords in the documents that are relevant to the query. The model is the core of the so-called contextualized warehouse, which is a new kind of decision support system that combines structured data sources and document collections. The paper evaluates the relevance model with the Wall Street Journal (WSJ) TREC test subcollection and a self-constructed fact database.
机译：本文提出了一种相关性模型，用于对数据仓库的事实进行排名，这些事实在用信息检索（IR）查询检索的一组文档中描述。该模型基于语言建模和关联建模技术。我们通过在文档中找到与查询相关的维度值和查询关键字的概率来估计事实的相关性。该模型是所谓的上下文仓库的核心，该仓库是一种结合结构化数据源和文档集合的新型决策支持系统。本文使用《华尔街日报》（WSJ）TREC测试子集合和自建事实数据库评估了相关性模型。

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