【摘 要】
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人工赋予的主题词,如医学数据库中的医学主题词(MeSH),能够揭示文档的概念或主题。现有的信息检索方法还未能充分地利用这些知识资源,将其整合到检索模型之中将对信息检索具
【机 构】
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武汉大学信息资源研究中心,武汉大学信息管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“科研团队动态演化规律研究”(项目批准号:71273196);国家社会科学基金项目“科研组织的研究领域可视化挖掘研究”(项目批准号:11CTQ025)的研究成果之一
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人工赋予的主题词,如医学数据库中的医学主题词(MeSH),能够揭示文档的概念或主题。现有的信息检索方法还未能充分地利用这些知识资源,将其整合到检索模型之中将对信息检索具有重要帮助。本文提出一种基于概念的查询相关模型(Relevance Model),在该模型中将MeSH视为概念。提出一种方法估计相关概念的语言模型,即概念语言模型。首先,从伪相关反馈文档中识别出相关概念,再借助于概念语言模型估计最终的查询相关模型。该模型可应用两种概率估计的抽样方法,全局环境方法和本地环境方法。实验运行在Ohsumed和Genomics数据集上,本地环境方法在Ohsumed数据集上的性能相对于查询似然模型具有显著性提升,同时本模型也匹敌于经过调优的查询相关模型(RM3)。
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