Kas ir nejaušības novirzes modeļi?

Divergence from Randomness modeļi ir informācijas meklēšanas modeļu klase, kas novērtē dokumentu atbilstību, pamatojoties uz terminu sadalījuma novirzi no nejauša sadalījuma. Ideja ir tāda, ka nozīmīgi termini dokumentā parādās biežāk nekā gaidīts nejauša sadalījuma gadījumā, un šo novirzi (divergenci) izmanto kārtošanai.

Piemēram, Divergence From Randomness (DFR) modeļi izmanto statistiskus mērus, piemēram, varbūtību, ka termins parādīsies dokumentā nejauša sadalījuma apstākļos, un salīdzina to ar faktiskajām frekvencēm. Jo lielāka ir novirze, jo svarīgāks ir termins dokumentam.

Tas ļauj precīzāk novērtēt relevanci, ņemot vērā vārdu sadalījuma statistiku, ne tikai vienkāršo biežumu vai TF-IDF.