Récupération des résultats intéressants pour l'utilisateur et orientés vers le classement


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La recherche de résultats intéressants pour l'utilisateur et orientés vers le classement est toujours une question de recherche importante dans la recherche d'informations et l'optimisation des moteurs de recherche. Le principal problème avec les approches traditionnelles est qu'elles donnent un score de pertinence des résultats de recherche redondant basé sur les résultats. Dans cet article, nous proposons une approche de suppression redondante basée sur des points de puits avec des résultats orientés rang pour la requête d'entrée utilisateur. Ici, notre approche proposée suit la propriété de convergence et de diversité pour des résultats précis orientés rang avec des points de puits. La tâche de récapitulation guidée consiste à rédiger un résumé de 100 paroles d'un ensemble de 10 articles de fil d'actualité pour un sujet donné, où le sujet appartient à une classe prédéfinie. Étant donné un aperçu des angles critiques pour chaque classe, le résumé doit couvrir tous ces points de vue si les données peuvent être trouvées dans les archives. Les contours peuvent également contenir d'autres données importantes pour le sujet. De plus, la synthèse guidée nécessite en outre un résumé de la refonte, comparatif [8] à la synthèse de la révision dans Tac2009.


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Récemment, un chercheur [4] a décrit une technique de notation des phrases adaptable, SMMR obtenue à partir de MMR [5], où les phrases concurrentes ont été choisies selon un fondement conjoint de la signification de l'enquête et de l'unicité avec des phrases lues à l'avance. Dans cet article, nous proposons un modèle empirique d'implémentation de rang avec des points de puits en supprimant les scores de pertinence redondants des résultats récupérés. L'algorithme de classement fonctionne de deux manières avec les caractéristiques suivantes: les objets de données voisins sont susceptibles d'avoir des scores de classement similaires et les objets de données ont la même structure avec les mêmes scores de classement. Un réseau ou un graphique peut être construit entre les objets ou les nœuds et un bord peut être formé entre des objets de données ou des nœuds s'ils sont liés ou proches les uns des autres, d'autres nœuds propagent le classement jusqu'à ce que l'état global soit atteint. L'algorithme définit initialement les points de puits à vide à l'initialisation, génère une matrice pour la variété de données qui donne la relation ou l'arête entre les deux objets ou nœuds.


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Classement multiple avec points de puits pour la synthèse des mises à jour. Dans CIKM '10: Actes de la 19e conférence ACM sur la gestion de l’information et des connaissances, Toronto, Canada, 2010. [9] G. Erkan et D. R. Radev. Lexrank: centralité lexicale basée sur des graphes comme importance dans la synthèse de texte. Res., 22 (1): 457–479, 2004. . [10] E. Hovy, C. yew Lin, L. Zhou et J. Fukumoto. Évaluation de synthèse automatisée avec des éléments de base. Dans les actes de la cinquième conférence sur les ressources linguistiques et l'évaluation (LREC), 2006. .


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