文件名称:
使用改进的学习排名方法改善生物医学信息检索
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文件大小: 711kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-15
详细说明：近年来，生物医学文章的数量成倍增加，这成为生物学家手动捕获所有所需信息的问题。 信息检索技术作为搜索引擎的核心，可以自动解决问题，为用户提供所需的信息。 但是，由于领域特定的术语丰富，直接将这些技术应用于生物医学检索是一个巨大的挑战。 为了增强生物医学检索，我们提出了一种基于学习排名的新颖框架。 学习排名是一系列最新的信息检索技术，并且已被证明在许多信息检索任务中都是有效的。 在提出的框架中，我们尝试通过构建排名模型来解决术语丰富的问题，该模型不仅着眼于检索最相关的文档，而且着重于使搜索结果多样化以提高给定查询的结果列表的完整性。 。 在模型训练中，我们提出了两种新颖的文档标记策略，并结合了几种传统的检索模型作为学习特征。 此外，我们还研究了不同学习方法在我们的框架中对方法进行排名的有用性。 TREC基因组数据集上的实验结果证明了我们的生物医学信息检索框架的有效性。
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