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基于信息理論的鑒別信息測(cè)量_畢業(yè)論文(參考版)

2025-07-05 23:41本頁(yè)面
  

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Re180。 ●為鑒定詞之間的密切聯(lián)系,解決上面問題的方法為選定的詞查證不等式( 15)或( 16)。因此 , —— 0),( 21 ?? ??trelD 并不指 ):(s up 21 HHtD ? 。前者關(guān)心的僅僅是 )()(0 tifdiD 和 *0iV中感興趣的詞;而后者關(guān)心的是 CV? 中的)()( tifdiD 。 27 —— 如果 *1Vt? ,則 t在表達(dá) A時(shí)是有情報(bào)的,盡管 0)( ?tifdD ●我們介紹一個(gè)直觀而正式的定義: 兩詞之間的關(guān)聯(lián)性。通過散度措施 D中詞 )(tifdD 和子項(xiàng) )()( tifdiD ,我們定量表示了它。 ●我們?yōu)橐粋€(gè)基本的概念引入了一個(gè)正式定義:詞所傳達(dá)的鑒別信息。 如前所述, 許多優(yōu)秀的研究實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,采用散度測(cè)定方法去建立為選擇信息詞的關(guān)聯(lián)性測(cè)定方法是很有益的,本文的重點(diǎn)是在理論分析和正式討論,讀者感興趣的是我們的正式討論是如何能被一些經(jīng)驗(yàn)證據(jù)所支持,這些經(jīng)驗(yàn)證據(jù)是來自所引用的一些文獻(xiàn)的性能實(shí)驗(yàn)。當(dāng)它們應(yīng)用在描述 +標(biāo)題或僅僅標(biāo)題查詢時(shí),性能增加是很有意義的。 ),( 1?trelI 和 ),( 21 ?? ?trelJ 應(yīng)用在查詢的不同部分時(shí),它們顯示的性能很相似,當(dāng)與 ),( 21 ?? ?trelK 比較時(shí),在所有的評(píng)估點(diǎn)上,它們都幾乎劣于),( 21 ?? ?trelK 。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可以得到如下結(jié)論: ●擴(kuò)展查詢比基準(zhǔn)能取得更好的性能,這些改進(jìn)表現(xiàn)在所有評(píng)估點(diǎn)上,在對(duì)所有產(chǎn)查詢的不同部 分,和對(duì) 6個(gè)關(guān)聯(lián)性測(cè)定方法上。 圖 4的實(shí)驗(yàn)結(jié)果由平均檢索性能(超過 50個(gè)查詢)組成,分別取自(表示21 ??? ?? ):原始查詢(基準(zhǔn)),和從第一、第二組 關(guān)聯(lián)測(cè)定詞取得的擴(kuò)展查詢 。每個(gè)查詢都分別產(chǎn)生于 TREC 主題( 351400)之一的標(biāo)題領(lǐng)域(僅由標(biāo)題表示),標(biāo)題和描述域( 描述 +標(biāo)題)和全文本(純文本表示 ) 。第二組是 ),( 1* ?trelI ,),( 21* ?? ?trelJ 和 ),( 21* ?? ?trelK ,它們分別在式 (23)(25)給出了。 這個(gè)例子顯示了我們開展的關(guān)聯(lián)反饋過程實(shí)驗(yàn)的一部分,關(guān)聯(lián)測(cè)量的兩組詞都是選自 A中密切相關(guān)的詞。q )的重新加權(quán)函數(shù)為39。 為調(diào)查每個(gè)關(guān)聯(lián)性測(cè)定方法對(duì)改進(jìn)性能的貢獻(xiàn)到底有多少,我們 進(jìn)行了多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)。查詢擴(kuò)展是一門技術(shù),它 修正用戶的查詢以便達(dá)到更
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