We consider three mixture models wh

We consider three mixture models which respectively capture structural rel-
evance, message relevance, and both structural and message relevance. Since
the results of query processing are not always correct, we add to each model a
back-o relevance measurement R(Qt;Gt) which measures the relevance of all
the words in the query to all the words in a candidate infographic. In addition,
we include a baseline model that treats the words in the graphic and the words
in the query as two bags of words and measures their relevance to one another.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราพิจารณาสามรุ่นซึ่งส่วนผสมตามลำดับจับโครงสร้าง rel-
evance ความเกี่ยวข้องของข้อความและทั้งโครงสร้างและข้อความความสัมพันธ์กัน เนื่องจาก
ผลของการประมวลผลแบบสอบถามไม่ถูกต้องเสมอเราเพิ่มให้กับแต่ละรูปแบบ
Back-o? ความสัมพันธ์กันวัด R (Qt; Gt) ซึ่งมาตรการความสัมพันธ์กันของทุก
คำในแบบสอบถามไปยังทุกคำใน Infographic ผู้สมัคร นอกจากนี้
เรารวมรูปแบบพื้นฐานที่ถือว่าคำในภาพและคำพูด
ในการสอบถามเป็นสองถุงของคำและมาตรการความสัมพันธ์กันของพวกเขากับอีกคนหนึ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราพิจารณาสามรุ่นที่ผสม rel โครงสร้างตามลำดับ จับevance ความเกี่ยวข้องข้อความ และทั้งโครงสร้างและข้อความความเกี่ยวข้อง ตั้งแต่ผลของการประมวลผลแบบสอบถามไม่ถูกต้องเสมอไป เราเพิ่มแต่ละรุ่นเป็นR วัด back-o Ltd ( QT ; GT ) ซึ่งมาตรการที่สำคัญทั้งหมดคำที่ค้นหาคำทั้งหมดในผู้สมัคร Infographic . นอกจากนี้เรารวมพื้นฐานรุ่นที่ถือว่าเป็นคำที่อยู่ในกราฟิกและคำพูดในแบบสอบถามเป็นคำและวัดความเกี่ยวข้องของพวกเขาอีกสองถุง