如何获得扩展查询的准确性（用户输入为更好的 IR 而扩展的查询）？
How to get accuracy of an expanded query (User input an query which is expanded for better IR)?
使用算法，我正在输入用户查询并展开它。现在我需要测试我的算法的准确性，我想为我的扩展查询获得准确性（精度和召回率）？
我使用过 terrier 并获取了 Trec 数据集（包含文档集合），
我进行了随机查询并使用 terrier 检索了相关文档，然后我使用我的算法对随机查询进行了扩展查询并检索了相关文档。
但我不知道如何使用这种方法获得准确率和召回率。
那么如何获得扩展查询的准确性？
是否可以使用其他工具？
谢谢
TREC 数据集（连同一组查询和一个文档集合）已为每个查询关联 relevance judgments。
要衡量您的查询扩展方法的"accuracy"（有效性），您需要在下游检索性能上对其进行测试，即如果您的查询扩展提高了检索，您应该认为它是有效的（根据平均精度或 P@5 等标准度量）。
使用 trec_eval 工具评估查询扩展方法之前（基线）和之后的检索效果。
使用算法，我正在输入用户查询并展开它。现在我需要测试我的算法的准确性，我想为我的扩展查询获得准确性（精度和召回率）？
我使用过 terrier 并获取了 Trec 数据集（包含文档集合）， 我进行了随机查询并使用 terrier 检索了相关文档，然后我使用我的算法对随机查询进行了扩展查询并检索了相关文档。
但我不知道如何使用这种方法获得准确率和召回率。
那么如何获得扩展查询的准确性？
是否可以使用其他工具？
谢谢
TREC 数据集（连同一组查询和一个文档集合）已为每个查询关联 relevance judgments。
要衡量您的查询扩展方法的"accuracy"（有效性），您需要在下游检索性能上对其进行测试，即如果您的查询扩展提高了检索，您应该认为它是有效的（根据平均精度或 P@5 等标准度量）。
使用 trec_eval 工具评估查询扩展方法之前（基线）和之后的检索效果。