In the query likelihood retrieval m

In the query likelihood retrieval model, we rank documents by the probability that the query text could be generated by the document language model. In other words, we calculate the probability that we could pull the query words out of the
“bucket” of words representing the document. This is a model of topical relevance, in the sense that the probability of query generation is the measure of how likely it is that a document is about the same topic as the query. Since we start with a query, we would in general like to calculate P(D|Q) to rank the documents. Using Bayes’ Rule, we can calculate this by

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในแบบสอบถามโอกาสเรียก เราจัดอันดับเอกสาร โดยความเป็นไปได้ว่า ข้อสอบถามสามารถสร้างได้ โดยรูปแบบภาษาของเอกสาร ในคำอื่น ๆ เราสามารถคำนวณความน่าเป็นที่เราสามารถดึงคำถามของการ"ถัง" ของคำที่เป็นตัวแทนของเอกสาร นี้คือรูปแบบของความเกี่ยวข้องเฉพาะ ในแง่ที่ว่าความน่าเป็นของการสร้างแบบสอบถามวัดความน่าจะเป็นที่ เอกสารเป็นหัวข้อเดียวกันเป็นแบบสอบถาม ตั้งแต่เราเริ่มต้น ด้วยแบบสอบถาม เราทั่วไปต้องการคำนวณ P(D| Q) ในการจัดลำดับเอกสาร ใช้ถกเถียง เราสามารถคำนวณโดย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในรูปแบบการดึงแบบสอบถามโอกาสที่เราจัดอันดับเอกสารโดยน่าจะเป็นที่ข้อความแบบสอบถามจะถูกสร้างขึ้นโดยรูปแบบภาษาเอกสาร ในคำอื่น ๆ ที่เราคำนวณความน่าจะเป็นที่เราสามารถดึงคำที่ใช้ค้นหาออกจาก
"ถัง" ของคำที่เป็นตัวแทนของเอกสาร นี่คือรูปแบบของความสัมพันธ์กันเฉพาะในแง่ที่ว่าน่าจะเป็นของการสร้างแบบสอบถามเป็นตัวชี้วัดของวิธีการที่เป็นไปได้ที่เอกสารเป็นเรื่องเกี่ยวกับหัวข้อเดียวกับแบบสอบถาม ตั้งแต่เราเริ่มต้นด้วยแบบสอบถามเราจะโดยทั่วไปชอบที่จะคำนวณค่า P (D | Q) ในการจัดอันดับเอกสาร โดยใช้กฎ Bayes 'เราสามารถคำนวณนี้โดย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการค้นคืนโอกาสแบบเราจัดอันดับเอกสารโดยความน่าจะเป็นที่สอบถามข้อความอาจถูกสร้างโดยภาษาเอกสารแบบ ในคำอื่น ๆเราสามารถคำนวณความน่าจะเป็นที่เราสามารถดึงออกมาจากการคำ" ถัง " ของคำที่เป็นตัวแทนของเอกสาร นี้เป็นรูปแบบของความเกี่ยวข้องในความรู้สึกว่าน่าจะเป็นของรุ่นที่สอบถาม จะวัดว่าน่าจะเป็นว่า เอกสารเกี่ยวกับหัวข้อเดียวกันเป็นแบบสอบถาม ตั้งแต่เราเริ่มต้นด้วยการค้นหา เรา จะ อยู่ ใน ทั่วไป เช่น การคํานวณ P ( D | q ) ตำแหน่งเอกสาร ใช้กฎ Bayes " เราสามารถคำนวณโดย