Historically, it was very important

Historically, it was very important in introducing these concepts, and effective techniques have been developed through years of experimentation. As a retrieval model, however, it has major flaws. Although it provides a convenient computational framework, it provides little guidance on the details of how weighting and ranking algorithms are related to relevance. In this model, documents and queries are assumed to be part of at-dimensional vector space, where t is the number of index terms (words, stems, phrases, etc.). A document Di is represented by a vector of index terms:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประวัติ มันสำคัญมากในการแนะนำแนวคิดเหล่านี้ และเทคนิคที่มีประสิทธิภาพได้รับการพัฒนาผ่านปีของการทดลอง เป็นแบบดึง อย่างไรก็ตาม มันมีข้อบกพร่องสำคัญ ให้งานคำนวณสะดวก จะให้คำแนะนำเล็ก ๆ น้อย ๆ ในรายละเอียดของวิธีน้ำหนัก และจัดลำดับขั้นตอนวิธีจะเกี่ยวข้องเกี่ยวข้อง ในรุ่นนี้ เอกสารและแบบสอบถามจะถือว่าเป็น ส่วนหนึ่งของเวลามิติเวกเตอร์ ที่ t คือ หมายเลขดัชนีคำ (คำ ลำต้น วลี ฯลฯ) เอกสาร Di จะแทน ด้วยเวกเตอร์ของดัชนี:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในอดีตมันเป็นสิ่งสำคัญมากในการแนะนำแนวคิดเหล่านี้และเทคนิคที่มีประสิทธิภาพได้รับการพัฒนาปีที่ผ่านมาของการทดลอง เป็นรูปแบบการดึง แต่ก็มีข้อบกพร่องที่สำคัญ แม้ว่ามันจะให้กรอบการคำนวณสะดวกก็ให้คำแนะนำเล็ก ๆ น้อย ๆ เกี่ยวกับรายละเอียดของวิธีการชั่งน้ำหนักและขั้นตอนวิธีการจัดอันดับที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์กัน ในรูปแบบนี้เอกสารและคำสั่งจะถือว่าเป็นส่วนหนึ่งของที่มิติปริภูมิเวกเตอร์ที่ T คือจำนวนคำดัชนี (คำลำต้นวลี ฯลฯ ) เอกสาร Di เป็นตัวแทนจากเวกเตอร์ของแง่ดัชนี:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในอดีต , มันเป็นสิ่งสำคัญมากในการแนะนำแนวคิดเหล่านี้และเทคนิคที่มีประสิทธิภาพได้รับการพัฒนาผ่านปีของการทดลอง เป็นรูปแบบการดึง แต่มันมีข้อเสียที่สำคัญ แม้ว่าจะให้ความสะดวกในการคำนวณกรอบ มันให้คำแนะนำเล็ก ๆน้อย ๆในรายละเอียดของวิธีการที่น้ำหนักและขั้นตอนวิธีการจัดอันดับเกี่ยวข้องกับความเกี่ยวข้อง ในรูปแบบเอกสารและแบบสอบถามจะถือว่าเป็นส่วนหนึ่งของในปริภูมิเวกเตอร์มิติที่ T คือจำนวนของข้อตกลง ( ดัชนีคำ , ลำต้น , วลี , ฯลฯ ) เอกสารตี้แทนด้วยเวกเตอร์ของแง่ดัชนี :