47、解决转录问题的相关反馈机制与非平稳数据预测模型

解决转录问题的相关反馈机制与非平稳数据预测模型

1. 相关反馈机制在文档检索中的应用

在文档检索领域，为了解决转录变化带来的歧义问题，相关反馈机制（Relevance Feedback Mechanism，RFM）发挥着重要作用。该机制主要通过对查询进行优化，提高检索到相关文档的准确性。

1.1 查询优化公式

相关反馈机制使用如下公式对查询进行优化：
[RQ_{Rev} = RQ_{Prv} + \alpha \sum_{i=1}^{r} R_{i} + \beta \sum_{j=1}^{nr} NR_{j}]
其中，(\alpha) 和 (\beta) 是权重，根据经验观察分别设置为 0.8 和 0.2。如果一个词 (t_i|R_i \in RQ)，且存在文档 (d \in D) 被用户标记为相关，(R_i) 是其之前的权重，那么该词的权重将增加 (0.8\times) 其原值；同理，如果一个词 (t_j|NR_j \in RQ)，且存在文档 (d \in D) 被用户标记为不相关，(NR_j) 是其之前的权重，该词的权重也增加 (0.8\times) 其原值。通过这种方式，对 (RQ_{Prv}) 中的所有词的权重进行修订，得到优化后的查询 (RQ_{Rev})。

1.2 文档重排序

使用优化后的查询 (RQ_{Rev})，通过相似度算法对文档进行重排序。一般来说，最多经过五次这样的迭代，在大多数情况下，最相关的文档会被提升到排名靠前的位置。

1.3 平均倒数排名评估（MRR）

为了进一步评估检索方法的性能，使用平均倒数排名（Mean Reciprocal Ran