专利领域中的结果合并
信息检索
2022-03-02 v1
摘要
在本文中，我们测试了用于专利文档检索中结果合并的机器学习方法。具体来说，我们考察了随机森林、决策树、支持向量机（SVR）、线性回归、多项式回归和深度神经网络（DNNs）。我们使用了两种不同的结果合并方法：多模型（MM）方法和全局模型（GM）方法。此外，我们还考察了文档得分的排序是否可线性解释。我们的实验使用了CLEF-IP 2011标准测试集。与所有其他模型相比，随机森林产生了最佳结果，并且它比线性和多项式方法更好地拟合了数据。
引用
@article{arxiv.2203.00350,
title = {Results Merging in the Patent Domain},
author = {Vasileios Stamatis and Michail Salampasis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.00350},
year = {2022}
}
备注
5 pages