TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Argumentative Feedback: A Linguistically-motivated Term Expansion for Information Retrieval"

We report on the development of a new automatic feedback model to improve information retrieval in digital libraries. Our hypothesis is that some particular sentences, selected based on argumentative criteria, can be more useful than others to perform well-known feedback information retrieval tasks. | Patrick Ruch Imad Tbahriti Julien Gobeill Medical Informatics Service University of Geneva 24 Micheli du Crest 1201 Geneva Switzerland Argumentative Feedback A Linguistically-motivated Term Expansion for Information Retrieval Alan R. Aronson Lister Hill Center National Library of Medicine 8600 Rockville Pike Bethesda MD 20894 USA @ alan@ Abstract We report on the development of a new automatic feedback model to improve information retrieval in digital libraries. Our hypothesis is that some particular sentences selected based on argumentative criteria can be more useful than others to perform well-known feedback information retrieval tasks. The argumentative model we explore is based on four disjunct classes which has been very regularly observed in scientific reports PURPOSE METHODS RESULTS CONCLUSION. To test this hypothesis we use the Rocchio algorithm as baseline. While Rocchio selects the features to be added to the original query based on statistical evidence we propose to base our feature selection also on argumentative criteria. Thus we restrict the expansion on features appearing only in sentences classified into one of our argumentative categories. Our results obtained on the OHSUMED collection show a significant improvement when expansion is based on PURPOSE mean average precision 23 and CONCLUSION mean average precision 41 contents rather than on other argumentative contents. These results suggest that argumentation is an important linguistic dimension that could benefit information retrieval. 1 Introduction Information retrieval IR is a challenging endeavor due to problems caused by the underlying expressiveness of all natural languages. One of these problems synonymy is that authors and users frequently employ different words or expressions to refer to the same meaning accident may be expressed as event incident problem difficulty unfortunate situation the subject of your last letter what .

• Báo cáo khoa học
• Argumentative Feedback
• A Linguistically motivated Term Expansion
• Information Retrieval
• báo cáo khoa học
• mô hình ngôn ngữ
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân tích ngữ nghĩa
• Phân loại tin tự động
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Tách từ tiếng Việt
• Gán nhãn từ loại
• Phân tích cú pháp
• Nghĩa từ vựng
• Phân giải nhập nhằng từ
• Phân loại văn bản
• Lexical chain
• Phản hồi thông tin
• Bài toán PTCP
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học