Term Discrimination Value for Cross-Language Information Retrieval
Term Discrimination Value for Cross-Language Information Retrieval
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跨语言信息检索的术语判别值
DOI：
10.1145/3341981.3344252
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Allan, James
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Montazeralghaem, Ali;Rahimi, Razieh;Allan, James
术语区分值是三个基本的分类方法之一，直接或间接地，在几乎所有的ad-hoc信息检索（IR）的排名模型。单语检索中的查询词区分度通常是根据检索词的文档或收集频率来估计的。在面向CLIR的查询翻译方法中，需要根据查询词翻译的文档或集合频率来估计查询词的区分度，这是一个比较有挑战性的问题。我们发现，现有的估计模型不能正确估计和充分反映查询词的区分能力之间的差异，这损害了检索性能。然后，我们提出了一个新的模型来估计判别值的查询条件CLIR和经验证明其在提高CLIR性能的影响。
Term discrimination value is among the three basic heuristics exploited, directly or indirectly, in almost all ranking models for ad-hoc Information Retrieval (IR). Query term discrimination in monolingual IR is usually estimated based on document or collection frequency of terms. In the query translation approach for CLIR, the discrimination value of a query term needs to be estimated based on document or collection frequencies of its translations, which is more challenging. We show that the existing estimation models do not correctly estimate and adequately reflect the difference between the discrimination power of query terms, which hurts retrieval performance. We then propose a new model to estimate discrimination values of query terms for CLIR and empirically demonstrate its impact in improving the CLIR performance.
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