基于文档与搜索结果上下文的查询扩展方法

在查询扩展方法中,如果通过查询结果中关键词的上下文来计算候选关键词的权重,将权重大的词作为查询扩展词,其候选关键词来源于文档中关键词的上下文,这种方法存在主题漂移的问题。为了解决这个问题,提出一种将初始查询结果过滤,只选择与源文档语境相似的搜索结果,来帮助选择查询扩展词的方法。实验结果表明该方法能获得更合适的查询扩展词。     

基于上下文的查询扩展

针对信息检索查询所使用的词可能与文档集中使用的词不匹配从而影响检索效果这一信息检索关键问题,提出了一种基于上下文的查询扩展方法,该方法根据查询的上下文信息对扩展词进行选择,同时考虑到扩展词与整个查询句以及与查询词的位置关系.在TREC信息检索测试集上进行的实验表明,相对于通常简单的语言模型,方法取得了5%~19%的提高.与流行的基于伪反馈的查询扩展方法相比,提出的方法也具有相当的平均准确率.     

利用人工和自动生成的资源进行中文信息检索查询扩展

在中文信息检索的研究和实践中,由于查询与文件集中词的不匹配现象导致一些相关的文件不能被成功地检索出来,这是影响检索效果的一个很关键的问题。该文提出并实现了利用人工和自动生成的资源进行中文信息检索查询扩展,在NTCIR-2中文信息检索测试集上进行的实验表明,相对于不进行查询扩展的检索结果,该扩展方法取得了具有统计意义提高的检索效果。     

基于上下文的中文分词方法

本文总结和分析了常用的中文分词方法,并提出了一种基于上下文的分词算法。算法的原理是在文档中抽取最长重复字串,进而得到索引项。这种分词方法使得分词更加简单准确。     

一种基于依赖关系的综合查询扩展方法

由于自然语言本身的歧义性和多样性,少数几个关键词难以表达真实的信息需求。查询扩展技术通过挖掘原始查询项的潜在信息,有效地增强了检索系统的理解能力。该文在上下文分析方法计算公式中加入了句子权重概念,即假设由原始查询项返回的句子越重要,则其中出现的词与查询项越相关。同时进一步假设,句中的词与查询项的位置关系与依赖关系也是选取扩展词的重要依据。为此,该文分别提出基于句子权重与位置上下文分析方法（Sentence Weight＆Position-based Context Analysis,SWPCA）,以及基于句子权重与依赖关系上下文分析方法（Sentence Weight＆Dependency-based Context Analysis,SWDCA）。并将这两种查询扩展技术应用于TREC的定义类问题回答,数据显示这两种方法均取得不错成绩,而SWDCA性能更好。     

基于相关术语群的中文查询扩展

查询词语和文档中词语的不匹配是影响文本信息检索效果的一个关键因素.查询扩展技术可以在一定程度上解决这种词的不匹配问题,然而,实验表明,通常简单的查询扩展并不能稳定地提高中文信息检索的检索精度.利用自动构建的相关术语群来进行查询扩展以提高中文检索的效果.在NTCIR中文信息检索测试集上进行的实验表明,相对于传统的查询扩展方法,在检索效果上取得了平均24.5%的提高.     

跨语言信息检索中基于本体的查询扩展模型研究

网络的发展和世界语言的多样性使跨语言信息检索(CLIR,Cross Language Information Retrieval)倍受关注。但用户查询与文档用词不匹配成为影响检索效率的重要原因。为此,本文提出了一种基于领域本体的跨语言信息检索模型,以解决传统CLIR查询效率低下的问题。     

信息检索中的查询扩展技术综述

查询扩展技术是提高信息检索查准率和查全率的有效手段。文章介绍了几种重要的查询扩展技术的工作原理,并对他们的算法效率进行了分析和比较。     

基于概念图的信息检索的查询扩展模型

针对传统的基于关键词匹配的信息检索存在的查全率和精确率不高的问题,提出一种基于概念图匹配的查询扩展方法：一方面通过知网对用户查询的词或者句子进行扩展后,将用户查询和文档生成概念图;另一方面利用概念图的不完全匹配和语义相似度的计算方法计算概念图的相似度,以提高检索效果。实验结果表明该方法取得了良好的效果。     

基于本体和局部上下文分析的查询扩展

在信息检索过程中,因查询词短少而引起的检索歧义性是影响检索效率的主要原因之一,而查询扩展方法和本体扩展方法能有效改善这一问题.提出一种基于本体和局部上下文分析的查询扩展方法:本体扩展根据本体推理规则对短查询词进行推理,得到与查询词有逻辑关联的推理结果集,为查询词加入了标准化的关联信息.局部上下文分析通过对文档库的分析,在与用户查询词最相关的前m篇文档中抽取与用户查询词最相关的n个扩展词,为查询词加入了统计扩展信息.将两部分扩展查询词合并,再通过扩展查询词相关度计算对搜索结果集进行排序.该方法结合了这两种方法的各自优势,从语义角度扩展关键词.实验分析表明,该方法能有效提高检索查全率和查准率.     

一种基于局部共现的查询扩展方法

针对信息检索中文档与查询之间的词不匹配问题,本文提出了一种基于局部共现的查询扩展方法LOCOOC。LOCOOC利用词项与所有查询词在局部文档集合中的共现程度来评估扩展词的质量,并整合了词项在语料集中的全局统计信息,使得选取的扩展词与初始查询所表征的主题或概念具有更好的相关性。实验结果表明:与未进行查询扩展时相比,采用LOCOOC方法进行扩展后,平均准确率提高40%以上;与传统的局部反馈方法以及局部上下文分析方法(LCA,Local Context Analysis)相比,LOCOOC不仅具有更优的检索性能,而且有着更好的鲁棒性。     

机器学习的查询扩展在博客检索中的应用

该文介绍一种新的查询扩展方法,该方法结合了查询扩展技术和机器学习理论。通过机器学习的方法挑选出查询扩展词,以此提高检索结果的性能。对于输入的查询项,首先通过伪反馈技术生成候选扩展词集合,然后使用支持向量机对输入的候选词评分,挑选得分较高的候选词和原始查询项组成一个新的查询项。由于训练这个支持向量机的训练数据较难获得,我们利用评测会议的检索结果和检索工具自动地生成训练数据。这套查询扩展方法的优点在于通过对训练语料的学习,能够对候选扩展词作出更合理的选择。在TREC评测会议组织的观点检索任务中,相对于不采用任何扩展技术的基准系统,该方法提高了MAP指标33.1%。     

基于频繁项集挖掘与查询扩展的信息检索系统模型

将频繁项集挖掘和查询扩展技术应用于信息检索,提出一种新的基于频繁模式挖掘与查询扩展的信息检索系统模型及其算法,并给出该检索系统模型的设计思想,以及模型总体结构及其各模块功能,实现了系统原型。实验结果表明,该检索系统模型能有效地提高和改善信息检索性能。     

基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法研究

跨语言信息检索指以一种语言为检索词,检索出用另一种或几种语言描述的一种信息的检索技术,是信息检索领域重要的研究方向之一。近年来,跨语言词向量为跨语言信息检索提供了良好的词向量表示,受到很多学者的关注。该文首先利用跨语言词向量模型实现汉文查询词到蒙古文查询词的映射,其次提出串联式查询扩展、串联式查询扩展过滤、交叉验证筛选过滤三种查询扩展方法对候选蒙古文查询词进行筛选和排序,最后选取上下文相关的蒙古文查询词。实验结果表明: 在蒙汉跨语言信息检索任务中引入交叉验证筛选方法对信息检索结果有很大的提升。     

基于查询词扩展的中文垃圾短信检索

在垃圾短信检索中所使用的关键词与短信文本集中的词不匹配,从而影响检索效果。为此,提出一种基于上下文查询词扩展的检索方法,该方法根据关键词出现的上下文信息进行查询词扩展选择,同时考虑查询扩展词与整个查询语句及查询词的位置关系。选取3 000条短信文本进行实验,结果表明该方法能提高平均查准率。     

基于查询词扩展的文本检索算法研究

针对文本检索中所使用的查询词可能与文本词语不匹配而影响检索效果这一问题,提出了一种基于上下文的查询词扩展的方法,该方法根据查询词出现的上下文信息进行扩展词选择,同时考虑到查询扩展词与整个查询语句以及查询词的位置关系。实验结果表明,该方法大大提高了平均查准率。     

基于用户日志的查询扩展统计模型

信息检索长期存在着用词歧义性问题,在Web搜索上的表现更加突出.提出了一种基于用户查询日志的查询扩展统计模型,将用户查询中使用的词或短语与文档中出现的相应词或短语以条件概率的形式连接,利用贝叶斯公式挑选出文档中与该查询关联最紧密的词加入原查询,以达到扩展优化的目的.实验结果表明,该方法更适宜改进Web上的信息检索,相对传统的查询扩展算法可以大幅度提高查询精度.     

基于相关文档池建模的查询扩展

在信息检索领域,相关反馈是提高检索性能的有效方法之一。所谓相关反馈,指用户按照一定策略从查找到的相关文档中选择一些和主题相关的词进行查询扩展的技术。本文介绍了概率模型和向量空间模型下的常用查询扩展方法,并提出了一种基于语言模型的相关反馈方法,该方法同时考虑了扩展词应该具备的两个特征,即相关性和覆盖性。在TREC测试集上对这些算法进行了比较,结果表明这种新算法在平均准确率上比传统方法有所提高。