ОБУЧЕНИЕ ФУНКЦИИ РАНЖИРОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАСПРОСТРАНЕННОЙ РЕЛЕВАНТНОСТИ ДОКУМЕНТОВ

1. Система обучения компонента ранжирования документов, содержащая
хранилище (232) обучающих данных, которое содержит обучающие данные, включающие в себя представления документов и, для каждого запроса из совокупности запросов маркировку некоторых документов релевантностью документов запросу,
компонент (235) распространения релевантности, который распространяет релевантность помеченных документов на непомеченные документы на основании сходства между документами, и
обучающий компонент (241), который обучает компонент ранжирования документов для ранжирования релевантности документов запросам на основании распространенной релевантности документов обучающих данных.
2. Система по п.1, в которой компонент ранжирования документов реализует алгоритм классификации, выбранный из группы, состоящей из алгоритма нейронной сети, алгоритма адаптивного бустинга и алгоритма векторной машины поддержки.
3. Система по п.1, в которой компонент ранжирования документов реализует регрессивный алгоритм.
4. Система по п.1, в которой компонент распространения релевантности распространяет релевантность по отдельности для каждого запроса, и обучающий компонент обучает компонент ранжирования документов с использованием по отдельности распространенных релевантностей.
5. Система по п.1, в которой компонент распространения релевантности распространяет релевантность одновременно для множественных запросов, и обучающий компонент обучает компонент ранжирования документов с использованием одновременно распространенных релевантностей.
6. Система по п.1, включающая в себя компонент графа, который создает граф, в котором документы представлены как вершины, соединенные ребрами, представляющими сходство между документами.
7. Система по п.6, в которой компонент графа включает в себя
компонент построения графа, который строит граф, в котором вершины, представляющие сходные документы, соединены ребрами, и
компонент генерации весовых коэффициентов, который генерирует весовые коэффициенты для ребер на основании сходства документов, представленных соединенными вершинами.
8. Система по п.7, в которой компонент построения графа устанавливает ребра между вершинами с использованием алгоритма ближайшего соседа.
9. Система по п.1, в которой компонент распространения релевантности распространяет релевантность с использованием алгоритма ранжирования на многообразии.
10. Компьютерно-считываемый носитель, содержащий инструкции для управления компьютерной системой для обучения компонента ранжирования документов способом, содержащим этапы, на которых
обеспечивают (232) представления документов совместно с маркировкой некоторых документов, которая указывает релевантность документа запросу,
создают (236) граф, в котором документы представлены как вершины, соединенные ребрами, представляющими сходство между документами, представленными соединенными вершинами,
распространяют (239) релевантность помеченных документов на непомеченные документы на основании сходства между документами, отраженного созданным графом, и на основании алгоритма ранжирования на многообразии, и
обучают (241) компонент ранжирования документов для ранжирования релевантности документов запросам на основании распространенной релевантности документов.
11. Компьютерно-считываемый носитель по п.10, в котором компонент ранжирования документов реализует алгоритм классификации, выбранный из группы, состоящей из алгоритма байесовой сети, алгоритма адаптивного бустинга и алгоритма векторной машины поддержки.
12. Компьютерно-считываемый носитель по п.10, в котором компонент ранжирования документов реализует регрессивный алгоритм ранжирования.
13. Компьютерно-считываемый носитель по п.10, в котором при распространении релевантности распространяют релевантность по отдельности для каждого запроса, и при изучении компонента ранжирования документов тренируют с использованием по отдельности распространенной релевантности.
14. Компьютерно-считываемый носитель по п.10, в котором компонент распространения релевантности распространяет релевантность [межзапросовое распространение].
15. Компьютерно-считываемый носитель по п.10, в котором на этапе создания графа
строят граф, в котором вершины, представляющие сходные документы, соединены ребрами, и
генерируют весовые коэффициенты для ребер на основании сходства документов, представленных соединенными вершинами.
16. Система обучения компонента ранжирования документов, содержащая
компонент (231), который обеспечивает представления документов совместно с маркировкой некоторых документов, которая указывает релевантность документов запросам,
компонент (236), который создает граф, в котором документы представлены как вершины, соединенные ребрами, представляющими сходство между документами, представленными соединенными вершинами,
компонент (239), который распространяет релевантность помеченных документов на непомеченные документы на основании сходства между документами, отраженного созданным графом, и
компонент, который генерирует компонент ранжирования документов для ранжирования релевантности документов запросам на основании распространенной релевантности документов.
17. Система по п.16, в которой компонент, который распространяет релевантность, распространяет релевантность на основании алгоритма ранжирования на многообразии.
18. Система по п.17, в которой компонент, который распространяет релевантность, распространяет релевантность одновременно для множественных запросов, и компонент, который генерирует компонент ранжирования документов, генерирует компонент с использованием одновременно распространенной релевантности.
19. Система по п.16, в которой компонент, который создает граф, строит граф, генерирует весовые коэффициенты для ребер на основании сходства документов, представленных соединенными вершинами.
20. Система по п.16, в которой компонент ранжирования документов реализует регрессивный алгоритм ранжирования.