SIGIR

Towards a Relevance Posterior in Neural Information Access

迈向神经信息访问中的相关性后验

Andrew Parry, Emmanouil Georgios Lionis, Debasis Ganguly, Sean MacAvaney

AI总结 研究现代信息检索系统中相关性操作的局限，提出将其理解为近似后验推理，扩展经典概率检索形式，通过显式似然 - 先验分解转移计算，纳入查询独立文档效用，经实验证明能提升检索效果并给出研究方向。

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