左家莉，王明文，吴水秀，万剑怡

(江西师范大学 计算机信息工程学院，江西 南昌 330022)

结合句子级别检索的信息检索模型

左家莉，王明文，吴水秀，万剑怡

(江西师范大学 计算机信息工程学院，江西 南昌 330022)

查询词之间的距离较为接近的文档，相关的可能性更大，将这种距离信息用于信息检索模型的构造可有效提高检索的性能。然而直接估计查询词在文档中的距离需要大量的训练文本，且计算复杂度高。该文提出了一种结合句子级别检索的信息检索模型，将文档分为若干个窗口，通过计算句子和查询的相关度考察查询词在给定窗口中的共现性，该方法可增大那些查询词彼此靠近的文档的相关度，从而使得检索模型可返回更为相关的文档。标准数据集上的实验结果表明所提出的模型可以取得较好的性能。

信息检索模型；句子级别检索，句子相关度

1 引言

随着因特网的快速发展和全球化进程的加快，互联网信息资源呈爆炸式的增长。信息检索也因此成为应对海量信息挑战的关键技术，为人们有效利用网络信息起着至关重要的作用，在最近几十年里得到了众多关注和长足的发展。信息检索模型作为信息检索领域的核心问题，直接决定信息检索的性能，也是研究者们关注的焦点。近年来，很多经典的信息检索模型，诸如布尔模型[1]、向量空间模型[2-5]、经典概率模型[6-10]、统计语言模型[11-13]等，已有成熟的研究和应用。尽管如此，若想要提高用户满意度，仍需改进检索模型，以获得更好的检索结果。……