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En la búsqueda web, el ranking por recencia se refiere a clasificar documentos por relevancia teniendo en cuenta la frescura. En este artículo, proponemos un sistema de recuperación que detecta y responde automáticamente a consultas sensibles a la recencia. El sistema detecta consultas sensibles a la recencia utilizando un clasificador de alta precisión. El sistema responde a consultas sensibles a la recencia usando un modelo de ranking aprendido por máquina entrenado para tales consultas. Usamos múltiples características de recencia para proporcionar evidencia temporal que representa eficazmente la recencia del documento. Además, proponemos varias metodologías de entrenamiento importantes para entrenar clasificadores sensibles a la recencia. Finalmente, desarrollamos nuevas métricas de evaluación para consultas sensibles a la recencia. Nuestros experimentos demuestran la eficacia de los enfoques propuestos.
Dong et al. (Jue,) estudiaron esta pregunta.