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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Pseudo-Query Reformulation

verfasst von : Fernando Diaz

Erschienen in: Advances in Information Retrieval

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Automatic query reformulation refers to rewriting a user’s original query in order to improve the ranking of retrieval results compared to the original query. We present a general framework for automatic query reformulation based on discrete optimization. Our approach, referred to as pseudo-query reformulation, treats automatic query reformulation as a search problem over the graph of unweighted queries linked by minimal transformations (e.g. term additions, deletions). This framework allows us to test existing performance prediction methods as heuristics for the graph search process. We demonstrate the effectiveness of the approach on several publicly available datasets.

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Literatur
1.
Bendersky, M.: Information Retrieval with Query Hypergraphs. Ph.D. thesis, University of Massachusetts Amherst (2012)
2.
Bhattacharyya, A.: On a measure of divergence between two statistical populations defined by probability distributions. Bull. Calcutta Math. Soc. 35, 99–109 (1943)MathSciNetMATH
3.
Cao, G., Nie, J.Y., Gao, J., Robertson, S.: Selecting good expansion terms for pseudo-relevance feedback. In: SIGIR (2008)
4.
Croft, W.B., Harper, D.J.: Using probabilistic models of document retrieval without relevance information. J. Documentation 35(4), 285–295 (1979)CrossRef
5.
Cronen-Townsend, S., Zhou, Y., Croft, W.B.: Predicting query performance. In: SIGIR (2002)
6.
Diaz, F.: Performance prediction using spatial autocorrelation. In: SIGIR (2007)
7.
Hauff, C.: Predicting the Effectiveness of Queries and Retrieval Systems. Ph.D. thesis, University of Twente (2010)
8.
Hauff, C., Azzopardi, L., Hiemstra, D.: The combination and evaluation of query performance prediction methods. In: Boughanem, M., Berrut, C., Mothe, J., Soule-Dupuy, C. (eds.) ECIR 2009. LNCS, vol. 5478, pp. 301–312. Springer, Heidelberg (2009)CrossRef
9.
He, B., Ounis, I.: Inferring query performance using pre-retrieval predictors. In: SPIRE (2004)
10.
Huang, C.K., Chien, L.F., Oyang, Y.J.: Relevant term suggestion in interactive web search based on contextual information in query session logs. JASIST 54, 638–649 (2003)CrossRef
11.
Huang, J., Efthimiadis, E.N.: Analyzing and evaluating query reformulation strategies in web search logs. In: CIKM (2009)
12.
Kumaran, G., Carvalho, V.: Reducing long queries using query quality predictors. In: SIGIR (2009)
13.
Kurland, O., Lee, L., Domshlak, C.: Better than the real thing?: iterative pseudo-query processing using cluster-based language models. In: SIGIR (2005)
14.
Lavrenko, V., Croft, W.B.: Relevance based language models. In: SIGIR (2001)
15.
Liu, T.Y.: Learning to Rank for Information Retrieval. Springer, Heidelberg (2009)
16.
Lv, Y., Zhai, C.: Adaptive relevance feedback in information retrieval. In: CIKM (2009)
17.
Macdonald, C., Santos, R.L., Ounis, I.: On the usefulness of query features for learning to rank. In: CIKM (2012)
18.
Ruthven, I.: Re-examining the potential effectiveness of interactive query expansion. In: SIGIR (2003)
19.
Sheldon, D., Shokouhi, M., Szummer, M., Craswell, N.: Lambdamerge: merging the results of query reformulations. In: WSDM (2011)
20.
Teevan, J., Collins-Thompson, K., White, R.W., Dumais, S.: Slow search. Commun. ACM 57(8), 36–38 (2014)CrossRef
21.
Xue, X., Croft, W.B., Smith, D.A.: Modeling reformulation using passage analysis. In: CIKM (2010)
22.
Yilmaz, E., Aslam, J.A., Robertson, S.: A new rank correlation coefficient for information retrieval. In: SIGIR (2008)
Metadaten
Titel
Pseudo-Query Reformulation
verfasst von
Fernando Diaz
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Advances in Information Retrieval

Print ISBN: 978-3-319-30670-4

Electronic ISBN: 978-3-319-30671-1

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-30671-1_38

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