近期需要研究一些特征工程的工作，就打算把微软之前公布出来的特征都复现一遍，今天遇到的特征是 LMIR， 其实也就是language model for information retrieval的简写，下面简要记录下研究经过。
首先，该特征主要是三种smoothing方法，分别是：JM、DIR和ABS，详细的文章介绍见：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.94.8019&rep=rep1&type=pdf
其次就是代码的实现，很奇怪，这个特征网上开源的代码并不多，可能是因为实现起来难度不大吧，但是没有成熟的工具包实在不应该，只能理解为实用性不强吧，否则BM25咋还很流行呢。废话少说，在git上看到了两个相关的开源项目，一个是六年前的代码（地址：https://github.com/liheyuan/SimpleLMIR），一个是一年前的代码（地址：https://github.com/airalcorn2/LMIR），因为这两个项目星都很少，不敢贸然使用，就都研究了一下，以下是这两个代码的分析：
一、SimpeLMIR
优点：有文本的简单预处理工作，如把所有字母都转换成小写，把复杂的标点符号都替换成空格。
缺点：1.计算的时候考虑不周全，以JM为例，文中说明的是（1-lambda）*p_ml + lambda * p_c，但是还有些词可能在Collection中也并未出现，这种情况并未考虑到。
2.计算的时候累乘，不如取log规范。
二、LMIR
优点：计算的时候考虑全面，且以log累减，感觉更规范。
缺点：1.有一个bug，全局计算错误，致命。
2.没有文本预处理，直接计算。另，这两种方法都只提供一句话和训练集里所有文档之间的关联性，不支持指定两句，但是也很方便改就是啦。
总的说来，很感谢两位，理清了思路，下一步自己把代码完善好同步出来（地址待附o(*￣︶￣*)o）