会议

信息检索设施会议

内容:信息检索设备会议是一个学术会议。会议主要发表在以下领域:查询扩展和排名(信息检索)。在整个生命周期中,会议共发表了58篇论文,获得了468次引用。
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Parvaz Mahdabi
06年6月 2011信息检索设施会议
开放获取 本章 DOI
TLDR: 本研究探索了从专利文件自动生成查询,以方便耗时和劳动密集型的相关专利搜索,并将分配给专利文件的分类纳入模型,以分层分类的形式利用可用的人类判断。
文摘: 现有技术检索是专利申请审查程序中的关键步骤。本研究探索专利文献自动查询生成,以方便耗时费力的相关专利检索。识别查询专利中不同领域的歧视性术语是这项任务的关键,它使我们能够区分相关专利和非相关专利。为此,我们研究了在查询专利的不同领域中出现的术语的分布,并使用语言建模估计技术将其分布与集合的其他部分进行比较。我们实验了基于查询专利和集合之间的Kullback-Leibler差异的术语加权,以及简约语言模型估计。这两种技术都促进了在查询专利中常见而在集合中罕见的词。我们还将分配给专利文件的分类纳入到我们的模型中,以分层分类的形式利用可用的人类判断。实验结果表明,使用生成的查询检索是有效的,特别是在查全率方面,而专利描述是提取查询术语最有用的来源。

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TLDR: 这项工作的主要贡献是引入了基于随机森林和多模态特征(文本和视觉)的新闻文章分类框架,以及利用随机森林操作能力的后期融合策略。
文摘: 本研究探讨betway亚洲新闻文章的分类问题。分类使用从文本中提取的N-gram文本特征和从一个代表性图像生成的视觉特征。应用域是从三个知名新闻网站(BBC、路透社和卫报)下载的英文新闻文章,属于四个类别:商业-金融、生活方式-休闲、科学-技术和体育。利用N-gram文本特征和来自代表性图像的视觉特征,使用随机森林机器学习方法进行了各种分类实验。单独使用N-gram文本特征的准确率(84.4%)比单独使用视觉特征的准确率(53%)高得多。然而,同时使用N-gram文本特征和视觉特征的准确率略高(86.2%)。这项工作的主要贡献是引入了基于随机森林和多模态特征(文本和视觉)的新闻文章分类框架,以及利用随机森林操作功能的后期融合策略。

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凯瑟琳Waschle
02年7月 2012信息检索设施会议
本章 DOI
TLDR: 一种从大型多语言专利语料库中提取所有专利文档段落并行数据的双重方法,并对其子域进行描述性分析,以便在面向领域的翻译中使用,例如在应用多任务学习时。
文摘: 专利统计机器翻译需要大量的句子并行数据。专利文本的翻译通常存在于专利文件的部分,即标题、摘要和权利要求书。然而,该文件的大部分,发明的描述或背景都没有直接的翻译。我们记录了一种从大型多语言专利语料库的所有专利文档章节中提取并行数据的双重方法。由于语言和风格取决于文档部分(标题、摘要、描述、权利要求书)和专利主题(根据《国际专利分类》),我们将处理过的数据分类为子域,以便在面向领域的翻译中使用,例如在应用多任务学习时。我们研究了几种相似度指标,并将它们应用到专利主题和专利文档章节的领域。我们的研究成果是从MAREC专betway亚洲利语料库中提取的一个包含2300万个德英平行句子的语料库,并对其子域进行了描述性分析。

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TLDR: 本文展示了实体挖掘的应用程序可以实时执行的答案的顶部点击的片段,并展示了如何利用链接数据来指定感兴趣的实体和提供关于已识别实体的进一步信息。
文摘: 本文提出了一种在查询时进行实体挖掘的方法来丰富传统的web搜索。实体挖掘(按类别分组的实体)的结果可以用对用户信息有用的信息补充查询答案,这些信息可以进一步在面向方面的类似搜索的交互方案中加以利用。我们证明,实体挖掘的应用程序的顶部点击的答案片段,可以实时执行。然而,对片段的挖掘比对命中的全部内容的挖掘返回的实体要少,因此我们报告了这两种场景的比较结果。此外,我们还展示了如何利用Linked Data指定感兴趣的实体和提供关于已标识实体的进一步信息,实现一种基于实体的文档和(语义)数据集成。最后,我们讨论了该方法在专业搜索上的适用性,特别是在渔业/水产养殖和专利领域。

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5月31日 2010信息检索设施会议
本章 DOI
TLDR: 讨论了在信息检索中需要一个更通用的框架来形式化量子力学,然后是量子概率的情况,并描述了为此目的设计的实验。
文摘: 在相关文献中,特别是在van Rijsbergen最近出版的一本书中,假设了一个更通用的框架,用来形式化量子力学,然后是量子概率,将有助于超越经典的检索模型。本文首先讨论了这样一种情况,即该框架,然后是量子概率,考虑量子概率的必要性源于本文进行的实验观察,查询展开的最佳术语具有不允许经典概率的概率,而可以在一个量子概率函数内定义的概率

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