文本检索模型的鲁棒性研究

随着网络用户数目的增长和网络信息的增多，对网络信息内容的有效利用是一项迫切而又长期的需求，在这种需求驱动下，包括搜索引擎在内的内容处理应用都表现出了重要的市场价值，然而离用户真正有效利用网络信息还有较大差距。造成这种差距的一个最根本原因在于，作为它们的核心的文本检索技术遇到严重的鲁棒性问题：现有的文本检索模型，面对不同的查询、使用不同的模型或参数、在不同的文档集合上表现出较大的缺乏理论解释的性能差异。本课题致力于探索造成这些差异的原因以及合适的解决办法。在对已有模型鲁棒性的分析基础上，课题从查询和模型两个角度进行研究，一方面从查询分析和重构入手，另一方面从理论上探求可解释的更鲁棒的信息检索模型。本课题的研究面对的是信息检索的核心问题，具有重要的研究价值，也具有广阔的应用前景。