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TF-IDF模型是搜索引擎中广泛使用的信息检索模型,但对于TF-IDF模型一直存在各种疑问。本文为信息检索问题一种基于条件概率的盒子小球模型,其核心思想是把“查询串q和文档d的匹配度问题”转化为“查询串q来自于文档d的条件概率问题”。它从概率的视角为信息检索问题定义了比TF-IDF模型所表达的匹配度更为清晰的目标。从概率模型中,我们看到查询串q来自于文档d的条件概率主要包含以下几个因素:1) 文档的先验概率P(d[i]),这与PageRank对应;2) 词w被作为搜索关键词的先验概率P(w),这可以通过统计方法获得;3) 关键词w代表文档d主题,或以词w搜索文档d的概率,P(w | d),除了统计方法,这可以通过tf-idf来计算。
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