摘要

我们探索了若干新的文档相关性排序模型，这些模型基于郭等人（2016）提出的深度相关匹配模型（DRMM）。与DRMM不同，后者使用上下文无关的术语编码和查询-文档术语交互编码，我们在模型中注入了丰富的上下文敏感编码，这一做法受到Hui等人（2017）提出的PACRR卷积n-gram匹配特征的启发，但在此基础上进行了多方面的扩展，包括对查询和文档输入的多种视图表示。我们在BIOASQ问答挑战赛（Tsatsaronis等人，2015）和TREC ROBUST 2004（Voorhees，2005）的数据集上测试了我们的模型，结果显示它们优于基于BM25的基线模型、DRMM以及PACRR。