32、受限领域信息检索与单值中智幂麦克劳林对称均值算子的应用

受限领域信息检索与单值中智幂麦克劳林对称均值算子的应用

1. 受限领域信息检索研究

1.1 评估指标

当前研究旨在定义一种自然语言模型，用于自动处理特定领域的大量文档集合，并学习管理其中隐藏的主要概念。为确保答案的准确性、召回率以及自动缩减和内容管理的质量与性能，采用了一系列评估指标：
- 精确率（Precision） ：定义为 $TP/(TP + FP)$。
- 召回率（Recall） ：定义为 $TP/(TP + FN)$。
- 准确率（Accuracy） ：定义为 $(TP + TN)/(TP + TN + FP + FN)$。

其中各项指标含义如下：
|指标|含义|衡量方式|
| ---- | ---- | ---- |
|真阳性（True Positive, TP）|测试返回问题的正确答案|检索到的相关文档数量|
|真阴性（True Negative, TN）|系统对数据库中不存在信息的问题不做回答|数据库中未考虑且无答案的问题数量|
|假阳性（False Positive, FP）|测试显示有答案，但实际不正确|模型检索到但未回答问题的文档数量|
|假阴性（False Negative, FN）|测试未能检测到回答问题的文档|聊天机器人未回答但数据库中有信息可回答的问题数量|

此外，模型还使用逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）作为权重度量，其定义为 $idf_t = log(n_{docs}/n_{do