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用于查找相关文献的文档推荐系统大多依赖于十年前开发的方法。这主要是因为缺乏一个涵盖各种研究领域的大型离线黄金标准相关文献基准，以便可以比较、改进新开发的文献检索技术并将其转化为实践。为了克服这个瓶颈，我们成立了 RE 相关文献搜索联盟，该联盟由来自 84 个国家的 1500 多名科学家组成，他们共同注释了超过 180,000 篇 PubMed 收录文章与其各自的种子（输入）文章的相关性。大多数注释都是由经验丰富的种子文章原作者提供的。收集到的数据涵盖了 76% 的所有唯一 PubMed 医学主题词描述符。在不同经验水平、研究领域或注释时间所花费的人之间未观察到系统性偏差。更重要的是，不同科学家对相同文档对的注释高度一致。我们进一步表明，用于生成推荐文章以供评估的三种代表性基线方法（Okapi Best Matching 25、词频 - 逆文档频率和 PubMed 相关文章）具有相似的总体性能。此外，我们发现这些方法各自倾向于生成不同的推荐文章集合，这表明可能需要混合方法来进行比较
由专家精心策划的大型基准文档数据库...
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