In the last 10 years, there has bee

In the last 10 years, there has been a lot of research on machine-learning approaches
to text categorization. Many of the applications of machine learning to
information retrieval, however, have been limited by the amount of training data
available. If the system is trying to build a separate classifier for every query, there
is very little data about relevant documents available, whereas other machinelearning
applications may have hundreds or even thousands of training examples.
Even the approaches that tried to learn ranking algorithms by using training data
from all the queries were limited by the small number of queries and relevance
judgments in typical information retrieval test collections.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใน 10 ปีที่ผ่านมา มีการศึกษาค้นคว้าเกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้ของเครื่องการจัดประเภทข้อความ หลายของการใช้งานของเครื่องจักรการเรียนรู้เพื่อการเรียกข้อมูล อย่างไรก็ตาม มีการจำกัด โดยปริมาณของข้อมูลการฝึกอบรมพร้อมใช้งาน ถ้าพยายามสร้างลักษณนามที่แยกต่างหากสำหรับทุก ๆ แบบสอบถาม มีระบบมีข้อมูลน้อยมากเกี่ยวกับเอกสารที่เกี่ยวข้อง ขณะที่อื่น ๆ machinelearningโปรแกรมประยุกต์อาจมีหลายร้อยหรือหลายพันตัวอย่างการฝึกอบรมแม้วิธีการที่พยายามเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการจัดอันดับ โดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจากการสอบถามถูกจำกัด ด้วยจำนวนเล็ก ๆ ของแบบสอบถามและความเกี่ยวข้องในการเรียกข้อมูลโดยทั่วไปทดสอบชุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมาได้มีการวิจัยจำนวนมากบนเครื่องการเรียนรู้วิธีการ
ที่จะจัดหมวดหมู่ข้อความ หลายโปรแกรมของเครื่องการเรียนรู้ที่จะ
ดึงข้อมูล แต่ได้ถูก จำกัด โดยจำนวนของข้อมูลการฝึกอบรม
ที่มีอยู่ หากระบบมีการพยายามที่จะสร้างลักษณนามแยกต่างหากสำหรับทุกแบบสอบถามมี
ข้อมูลน้อยมากเกี่ยวกับเอกสารที่เกี่ยวข้องที่มีอยู่ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ ที่
ใช้งานอาจจะมีหลายร้อยหรือหลายพันตัวอย่างการฝึกอบรม.
แม้วิธีการที่พยายามที่จะเรียนรู้การจัดอันดับของอัลกอริทึมโดยใช้การฝึกอบรม ข้อมูล
จากแบบสอบถามทั้งหมดถูก จำกัด ด้วยจำนวนเล็ก ๆ ของแบบสอบถามและความสัมพันธ์กัน
ตัดสินในคอลเลกชันข้อมูลทั่วไปการทดสอบการดึง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา มีมากของการวิจัยเกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้เครื่องการจัดหมวดหมู่ข้อความ หลายโปรแกรมของเครื่อง เรียนการค้นคืนข้อมูล แต่ถูก จำกัด โดยปริมาณของข้อมูลการฝึกอบรมพร้อมใช้งาน ถ้าระบบที่พยายามสร้างแยกประเภทสำหรับทุกแบบสอบถามที่มีมีข้อมูลน้อยมากเกี่ยวกับเอกสารที่มีอยู่ ในขณะที่ machinelearning อื่น ๆโปรแกรมอาจมีหลายร้อยหรือแม้กระทั่งนับพันของตัวอย่างการฝึกอบรมแม้แต่วิธีที่พยายามเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการจัดอันดับโดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจากแบบสอบถามทั้งหมดถูก จำกัด โดยจำนวนเล็ก ๆของการค้นหาและความเกี่ยวข้องคำตัดสินในการสืบค้นข้อมูลคอลเลกชันทดสอบทั่วไป