5.2 Probabilistic Retrieval Example

5.2 Probabilistic Retrieval Example
The documents set contain four documents with following contents:
The indexed documents have been presented in the Figure 1.4. The terms are extracted from the documents. Term weight is applied to each term. The weight of each term is calculated and it can be used in the same way as the IDF vector in the Vector Space Model.
Figure 1.4: Example of documents representation for PIR
After term weights are calculated, the relevance values can be calculated for each of the documents.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5.2 ตัวอย่าง probabilistic เรียกชุดเอกสารประกอบด้วยเอกสาร 4 กับเนื้อหาต่อไปนี้:เอกสารที่จัดทำดัชนีได้ถูกนำเสนอในรูป 1.4 เงื่อนไขที่สกัดจากเอกสาร น้ำหนักระยะจะใช้ในแต่ละระยะ มีคำนวณน้ำหนักของแต่ละคำ และสามารถใช้ในลักษณะเดียวกับเวกเตอร์ IDF ในแบบเวกเตอร์ที่ 1.4 รูป: ตัวอย่างแสดงเอกสารสำหรับสินค้าหลังจากที่คำนวณคำน้ำหนัก สามารถคำนวณค่าที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละเอกสาร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

5.2
ความน่าจะเป็นตัวอย่างการดึงเอกสารที่กำหนดมีสี่เอกสารที่มีเนื้อหาดังต่อไปนี้:
เอกสารการจัดทำดัชนีได้รับการนำเสนอในรูปที่ 1.4 เงื่อนไขที่สกัดจากเอกสาร น้ำหนักในระยะถูกนำไปใช้ในแต่ละเทอม น้ำหนักของแต่ละคำจะถูกคำนวณและมันสามารถนำมาใช้ในลักษณะเดียวกับเวกเตอร์ IDF ในพื้นที่เวกเตอร์รุ่น.
รูปที่ 1.4:
ตัวอย่างของเอกสารที่ตัวแทนของพ่อหลังจากที่น้ำหนักในระยะที่มีการคำนวณค่าความเกี่ยวข้องสามารถคำนวณได้สำหรับแต่ละเอกสาร.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

5.2 การค้นคืนเอกสารตัวอย่าง
ชุดประกอบด้วยสี่เอกสารต่อไปนี้เนื้อหา :
ดัชนีเอกสารได้ถูกนำเสนอในรูป 1.4 . เงื่อนไขจะถูกแยกจากเอกสาร หนักในระยะที่ใช้กับแต่ละอื่น น้ำหนักของแต่ละเทอมจะถูกคำนวณและสามารถใช้ในลักษณะเดียวกับ IDF เวกเตอร์ในปริภูมิเวกเตอร์แบบ .
รูปที่ 1.4 :ตัวอย่างของการแสดงเอกสาร PIR
หลังจากเทอมน้ำหนัก คำนวณ , Ltd ค่าสามารถคำนวณสำหรับแต่ละเอกสาร