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更新: 30 September, 2023
该论文研究了概率模型中词频归一化参数的敏感性问题，该问题在信息检索中是一个重要的问题。高参数敏感性表明，参数值的微小变化可能会显著影响检索性能。因此，具有高参数敏感性的加权模型不能提供跨不同集合和查询的一致检索性能。本文提出，参数敏感性是由于查询词权重不足以使有意义的查询词与无意义的查询词区分开来。我们表明，查询词重新加权，这也是检索反馈过程的一部分，可以成功地用于降低参数敏感性。在五个文本检索会议（TREC）集合上的实验表明，当查询词被重新加权时，参数敏感性显著降低。
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MD5: 149BDBED97B04D1F0C89F9F488CF4CBB
发布时间: 25 April, 2012
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连接: Parameter Sensitivity in the Probabilistic Model for Ad-hoc Retrieval 说明书 PDF