从基础问题的角度,从检索框架的角度,从系统的角度。
1、从基础问题的角度。查询与文档的相关性度量是信息检索的核心问题,重点关注检索结果的准确度,但相关性目前仍无明确定义,是与场景、需求和认知有关的一个概念。
2、从检索框架的角度,需要从大量的文档集合里快速返回相关的文档并排序,除了检索结果的正确性,还要考虑检索的效率。
3、从系统的角度,不仅要解决排序的问题,还要解决用户意图模糊、用户输入有错、文档结构异质等问题。
相关性度量的建模范式,经历了传统检索模型、Learningtorank模型、NeuralIR模型的演进。传统检索模型更多关注查询和文档中重叠的词,在此基础上建模权重,后将不同权重的得分组合,得到相关性得分。代表性的方法包括PlV、DIR、LanguageModel、BM25等,都是通过对词频。
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