Exploring Term Dependences in Probabilistic Information Retrieval Model.

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/inn/en	Cho, Bong-Hyun; Lee, Changki; Lee, Gary Geunbae
Titel	Exploring Term Dependences in Probabilistic Information Retrieval Model.
Quelle	In: Information Processing & Management, 39 (2003) 4, S.505-19Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0306-4573
Schlagwörter	Comparative Analysis; Improvement; Information Retrieval; Models; Online Searching; Performance; Probability; Relevance (Information Retrieval); Subject Index Terms + Suchen Sie Ihr Suchwort? Qualitätssteigerung; Analogiemodell; Online-Recherche; Achievement; Leistung; Wahrscheinlichkeitsrechnung; Wahrscheinlichkeitstheorie; Relevance; Information retrieval; Informationsgehalt; Schlagwort
Abstract	Describes a theoretic process to apply Bahadur-Lazarsfeld expansion (BLE) to general probabilistic models and the state-of-the-art 2-Poisson model. Through experiments on two standard document collections, one in Korean and one in English, it is demonstrated that incorporation of term dependences using BLE significantly contributes to performance improvement in at least two different language information retrieval systems. (AEF)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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