Our hypothesis is that graph retrie

Our hypothesis is that graph retrieval should take into account the relevance of
the structural and message components of an infographic to the requirements
conveyed by the user's query.

We consider three mixture models which respectively capture structural relevance, 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-off 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:

สมมติฐานของเราคือการดึงกราฟควรคำนึงถึงความสัมพันธ์กันของ
ส่วนประกอบโครงสร้างและข้อความของ Infographic ความต้องการ
ลำเลียงโดยค้นหาของผู้ใช้. เราพิจารณาสามรุ่นส่วนผสมซึ่งตามลำดับจับความสัมพันธ์กันของโครงสร้างความสัมพันธ์กันข้อความและทั้งโครงสร้างและข้อความความสัมพันธ์กัน . เนื่องจากผลของการประมวลผลแบบสอบถามไม่ถูกต้องเสมอเราเพิ่มให้กับแต่ละรูปแบบกลับปิด? ความสัมพันธ์กันวัด R (Qt; Gt) ซึ่งมาตรการความสัมพันธ์กันของทุกคำในแบบสอบถามไปยังทุกคำใน Infographic ผู้สมัคร นอกจากนี้เรารวมรูปแบบพื้นฐานที่ถือว่าคำในภาพและคำพูดในการสอบถามเป็นสองถุงของคำและมาตรการความสัมพันธ์กันของพวกเขากับอีกคนหนึ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สมมติฐานของเราคือ การดึงกราฟควรคำนึงถึงความเกี่ยวข้องของโครงสร้างและข้อความส่วนประกอบของ Infographic เพื่อความต้องการถ่ายทอดโดยแบบสอบถามของผู้ใช้เราพิจารณาสามรุ่นที่ผสมตามลำดับการจับ Ltd , โครงสร้าง , ข้อความ , และทั้งโครงสร้างและข้อความความเกี่ยวข้อง ตั้งแต่ผลของการประมวลผลแบบสอบถามไม่ถูกต้องเสมอไป เราเพิ่มแต่ละรุ่นเป็นถอย R วัดความเกี่ยวข้อง ( QT ; GT ) ซึ่งมาตรการที่สำคัญทั้งหมดคำที่ค้นหาคำทั้งหมดในผู้สมัคร Infographic . นอกจากนี้เรารวมพื้นฐานรุ่นที่ถือว่าเป็นคำที่อยู่ในกราฟิกและคำพูดในแบบสอบถามเป็นคำและวัดความเกี่ยวข้องของพวกเขาอีกสองถุง