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面向信息检索的语言模型对单篇文档构建语言模型,存在较严重的数据稀疏问题。该文认为利用文档的近邻信息能够更合理地反映词在文档中的分布,有助于数据稀疏问题的解决,因此将文档的近邻信息加入语言模型的平滑算法中,提出近邻语言模型。该文在TREC评测的典型文档集美国能源署文件（DOE）和《华尔街日报》（WSJ）数据集上测试了在不同近邻选择来源上近邻语言模型的性能。实验结果表明,近邻语言模型对检索性能有一定的提升。