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信息检索中体现查询差异的多排序模型融合问题研究的任务书
一、研究背景和意义
信息检索是指利用计算机技术以及相关的自然语言处理技术，对大规模的文本信息进行分类、排序、检索等处理，从而使用户能够方便快捷地获取所需的信息。但是，在实际应用过程中，由于文本数据的多样性以及用户需求的个性化，不同用户对同一查询所需要的信息也存在差异，这就需要对查询结果进行多个排序模型的融合，以满足不同用户的需求。
多排序模型的融合是信息检索领域的研究热点，也是提高信息检索系统性能的一项重要手段。在多排序模型的融合方案确定上，策略的选择以及权重分配等都对结果有较大影响，因此需要对多排序模型的融合问题进行研究，为提高信息检索系统的检索精度和质量提供支持。
二、研究内容和方法
本课题拟通过以下几个方面的研究内容和方法，对多排序模型的融合问题进行深入探讨：
1.不同权重分配策略的比较
针对多个排序模型的融合问题，我们可以采用不同的权重分配策略。目前常见的策略包括均匀分配、按照排序性能赋予权重、按照查询模板赋予权重、基于深度学习的自适应权重分配等。通过比较这些策略的优劣，确定合适的权重分配方法。
2.基于深度学习的融合方法
深度学习模型在信息检索领域得到广泛应用，如深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，这些模型可以学习不同查询和文本之间的相关度，从而提高排序模型的准确性。因此，本课题拟通过构建基于深度学习的融合模型，并对比目前常见的融合方法，分析其优劣。
3.多模态信息融合
在信息检索中，多种信息模态如图像、视频、语音等都可能是查询结果的重要组成部分。因此，多模态信息融合也是多排序模型融合的重要方向。本课题拟从多模态信息融合的角度出发，对多排序模型的融合问题进行研究。
以上三个方面的研究将会涉及到大量的实验和数据分析。
三、研究计划与进度安排
本课题计划分为以下三个阶段进行：
第一阶段：文献调研和多排序模型的理论研究。主要从多排序模型的融合方法、权重分配策略、深度学习模型、多模态信息融合等方面进行深入研究，深入理解多排序模型的融合问题。
第二阶段：模型构建及实验验证。根据前期研究，建立合适的融合方法，并将不同策略的融合模型应用于多个数据集的信息检索任务中，进行实验验证，分析各种方法的性能。
第三阶段：实验分析和总结。根据各类实验结果，分析模型的优劣势，并进一步深化对多排序模型融合问题的理解。最后总结成果，形成研究报告。
四、主要参考文献
1.GuillaumeBouchardetal.Multi-objectiveLearningtoRankforInformationRetrieval:AnOverview[J].InformationRetrievalJournal,2019,22(1–2):60–91.
2.HamedZamanietal.ATheoreticalAnalysisofNDCGTypeRankingMeasures[J].arXivpreprintarXiv:1910.14473,2020.
3.QiGuoetal.DeepLearningforInformationRetrieval[J].Proceedingsofthe2016ACMInternationalConferenceontheTheoryofInformationRetrieval(ICTIR’16),2016.
4.WeihuaGaoetal.Multi-modalInteractiveAttentionNetworkforRetrievingComplexInformation[J].arXivpreprintarXiv:2012.13917,2020.
五、预期成果
完成本课题研究后，可以得到以下预期成果：
1.对多排序模型融合问题的深入理解，在权重分配策略、深度学习模型、多模态信息融合等方面有原创性思考和积累；
2.建立适用于多种数据集和应用场景的多排序模型融合方法，提高信息检索系统的性能和应用价值；
3.发表一篇高质量的研究论文，报告重点研究成果和发现。