Binary Independence Model
Binary Independence Assumptionとは、文書をBinary Vectorとしてみなす仮定である。 つまり、文書内の用語の有無のみが文書情報として利用される。 用語は関係のある文書の集合の中に独立して分布していて、また無関係な文書集合の中にも独立して分布していると仮定される。 その文書表現はordered set of Boolean variablesです。 つまり、文書またはクエリは考慮中の各用語ごとに1つのブール要素を持つベクトルとして表現される。 より具体的には、文書はベクトルd = (x1, ..., xm)によって表される.ただしここで、用語tが文書dに存在する場合はxt=1であり、存在しない場合はxt=0 となる。 この単純化により、多くの文書が同じベクトル表現を持つことが可能となる。 クエリも同様に表現することができる。 BIMにおける"Independence"とは、文書中の用語が互いに独立して考慮され、用語間の関連がモデル化されていないことを意味する。 この仮定は非常に限定的ですが、多くの状況で十分な結果が得られることが証明されています。 この独立性は、 Naive Bayes分類器の"naive"な仮定と同様のものである。つまり,互いに暗黙的に関係するプロパティは、単純化のために独立しているとして扱われる。 この仮定により、各項を他の項に使用される次元に直交する次元に沿った0または1の値と見なすことで、文書あるいはクエリのベクトル表現をVector空間モデルのベクトルとして扱うことが可能となる
確率 P ( R | d , q ) {\displaystyle P(R|d,q)} 文書が関連性があるということは、その文書の用語ベクトルの関連性の可能性に由来します。