搜索引擎Indri系列:检索 (Retrieval)

query parameter file 中的参数写在xml格式的文本中。下面详细说明参数的使用方法。

<parameters>          
    <rule>method:linear,collectionLambda:0.4,documentLambda:0.0</rule>  
    <index>/home/Index</index>
    <count>1000</count>
    <query>  
        <number>51</number>  
        <text>#combine(Airbus Subsidies)</text>
        <workingSetDocno>clueweb09-en0000-00-00004</workingSetDocno>    #指定该参数后,query evaluation将在这些文档中进行
        <workingSetDocno>clueweb09-en0000-00-00005</workingSetDocno
        <workingSetDocno>clueweb09-en0000-00-00006</workingSetDocno>
        </query>  
    <query>  
        <number>52</number>  
        <text>#combine(South African Sanctions)</text>
    </query> 

    <fbDocs>10</fbDocs>
    <fbTerms>20</fbTerms>
    <fbMu>0</fbMu>
    <fbOrigWeight>0.5</fbOrigWeight>

    <trecFormat>true</trecFormat>
    <queryOffset>1</queryOffset>
    <runID>indri_query_test</runID>
</parameters>  

Retrieval model

  • Indri提供TF-IDF,BM25,Language Model三种检索模型。
  • Language Model提供Jelinek-Mercer,Dirichlet,Two-Stage三种smoothing方法。
  • Indri默认使用Language Model。
  • TF-IDF,BM25通过<baseline>设置,Language Model通过<rule>设置。
<rule>method:linear,collectionLambda:0.4,documentLambda:0.0</rule> #Jelinek-Mercer
<rule>method:dirichlet,mu:2500</rule> #Dirichlet
<rule>method:twostage,mu:2500,lambda:0.4</rule> #Two-Stage
<baseline>tfidf,k1:1.2,b:0.75</baseline> # TF-IDF
<baseline>okapi,k1:1.2, k3:7, b:0.75</baseline> #BM25

注意这里的值均为Indri默认值。

Feedback Model

  • Indri的pseudo-relevance feedback model 是依据 (LavrenkoCroft, 2001)中的模型实现的。
  • 只有TF-IDF和Language Model支持feedback,BM25不支持。
  • 参数说明:
 fbDocs:指定用于Feedback Model的文档数,整型。
fbTerms:指定用于Feedback Model的词数,整型。
fbMu:Feedback Model中会使用Language Model进行第一次检索,这里的mu值就是Language Model的参数,默认为0,浮点型。
fbOrigWeight:指定原查询的词与扩展的词的权重。默认为0.5,浮点型。

参考文献:

  1. https://sourceforge.net/p/lemur/wiki/IndriRunQuery/
  2. http://lemur.sourceforge.net/indri/IndriRunQuery.html
  3. https://sourceforge.net/p/lemur/wiki/Indri%20Retrieval%20Model/
  4. http://lemur.sourceforge.net/indri/IndriParameters.html
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,015评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,262评论 1 292
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,727评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,986评论 0 205
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,363评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,610评论 1 219
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,871评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,582评论 0 198
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,297评论 1 242
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,551评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,053评论 1 260
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,385评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,035评论 3 236
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,079评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,841评论 0 195
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,648评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,550评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容