[发明专利]一种信息检索结果排序方法、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种信息检索结果排序方法，其特征在于，包括以下步骤：

标注训练数据

寻找与查询相关的文档，并对文档进行相关度排序；

文本特征抽取

确定文档的特征数量，将所述文档转换成特征向量，形成包含有特征向量和相关度的训练实例；

训练学习函数

定义Q＝{q₁,q₂,L,q_m}为查询集，q_i为第i个查询，D为与查询集Q相关的文档集，其中，D_i＝{d_i,1,d_i,2,L,d_i,ni}为与q_i查询相关的文档集,d_i,j表示文档集D_i中的第i个文档，Y＝{1,2,L,1}是相关度集，其中，y_i＝{y_i,1,y_i,2,L,y_i,ni}为与q_i查询相关的文档相关度集；

由此可得原始训练集为特征向量由每个查询文档对(q_i,d_i,j),i＝1,2,L,m；j＝1,2,,n_i生成，为特征函数；

X_i＝{x_i,1,x_i,2,L x_i,ni}，设定训练数据集x∈X且以训练局部排序模型f(q,d)＝f(x)，将分数赋予给定的查询文档对(q,d)，对训练数据集S'输出分数列表；

依据分数列表对文档集D_i定义排名表Rankinglistπ_i，通过下标做双向映射，以π_i表示所有文档在文档集D_i内的可能映射，π_i(j)代表第j个文档在π_i中的排序，排序方式通过f(q_i,d_i)对查询q_i选择一个排序映射π_i∈∏_i和文档集D_i；

使用包含有新查询和新文档的的测试集，创建特征向量x_m+1，使用排序模型进行训练，根据打分进行排序，得到π_m+1；

排序模型的性能评估；

评估模型检测模型MAP。

2.根据权利要求1所述的一种信息检索结果排序方法，其特征在于，所述排序模型的性能评估的步骤为：排序模型的性能评估通过比较排序模型输出的排名列表和作为基本事实给出的排名列表来进行，给定查询q_i和相关文档D_i，设π_i是D_i上的排名列表，y_i是D_i的相关度，以DCG来衡量排名列表，则位置k处的DCG为：

式中，G为增益函数，D为损失函数，π_i(j)为d_i,j在π_i中的位置。

3.根据权利要求1所述的一种信息检索结果排序方法，其特征在于，评估模型检测模型MAP的步骤为：

设相关性的等级分为两个级别为1和0，给定查询q_i、相关文档D_i、D_i的排序集合π_i，相关文档D_i的相关度集y_i，给定查询q_i的平均精度为：

重复测量精度直到定位，对所得结果进行进一步平均，得到MAP。

4.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至3中任一项权利要求所述信息检索结果排序方法的步骤。

5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至3中任一项权利要求所述信息检索结果排序方法的步骤。