在信息检索评估中,混淆矩阵是什么?

在信息检索评估中,混淆矩阵是什么?

知识图通过以结构化的方式组织和表示数据来改进信息检索 (IR),使系统能够理解实体之间的关系。知识图不是将文档视为孤立的信息,而是将人、地点和事件等概念与上下文关系联系起来。这使得能够获得更准确和相关的搜索结果。

例如,当用户使用类似 “美国总统” 的短语查询基于知识图的系统时,系统可以通过从图中识别 “总统” 和 “美国” 之间的联系来快速拉起最相关的结果。这消除了歧义并提高了结果精度。

在IR中,知识图提供了额外的上下文来提高搜索相关性,特别是在复杂查询中。它们允许系统通过识别实体及其相互关系来超越关键字匹配,从而为用户提供更深入的见解和更好的结果。这在搜索引擎和推荐系统等应用中特别有用。

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