몇 시간 전 나는 extended boolean model을 만났습니다. 이것은 부울 검색 논리와 벡터 공간 모델과 비슷한 방식으로 문서의 순위를 매길 수있는 능력을 결합했습니다.Lucene은 확장 부울 모델 검색을 사용합니까?
내가 알고있는 한, 이것은 Lucene이 문서의 순위를 결정하는 것과 정확히 같습니다. 내가 맞습니까?
몇 시간 전 나는 extended boolean model을 만났습니다. 이것은 부울 검색 논리와 벡터 공간 모델과 비슷한 방식으로 문서의 순위를 매길 수있는 능력을 결합했습니다.Lucene은 확장 부울 모델 검색을 사용합니까?
내가 알고있는 한, 이것은 Lucene이 문서의 순위를 결정하는 것과 정확히 같습니다. 내가 맞습니까?
벡터 공간 모델과 부울 모델의 조합입니다. Scoring 문서 페이지를 체크 아웃 :
루씬 점수는 주어진 문서는 사용자의 질의에 얼마나 관련 결정하기 위해 정보 검색의 벡터 공간 모델 (VSM)과 부울 모델의 조합을 사용합니다. 일반적으로 VSM의 기본 개념은 컬렉션에있는 모든 문서에 용어가 나타나는 횟수와 관련하여 쿼리 용어가 문서에 나타날수록 해당 문서가 쿼리와 관련성이 높아집니다. 부울 모델을 사용하여 Query 스펙에서 부울 논리를 사용하여 채점해야하는 문서의 우선 순위를 지정합니다. 당신이 고전 VSM formula와 Similarity에서 수식을 비교하면
당신은 그들이 (동일하지하지만) 유사하다는 것을 알게 될 것이다.