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查询扩展技术通过向初始查询请求中加入相似或者相关的词,来减少查询请求与相关文献在表达上的不匹配现象,改善检索性能.本文利用语义单元的语义表达能力和语义单元之间的关系,将与初始查询具有密切语义关系的查询词或短语加入到初始查询请求中,更加全面地表示了用户的查询意愿.算法的时间复杂度为O(L),只与搜索请求的长度L有关,与语义单元表示库的规模无关,这对实时性要求较高的搜索引擎来讲是很实用的. 相似文献
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查询扩展技术是在原有用户查询的基础上加入语义相关的新词,组成语义更准确的查询条件。文中对查询扩展算法中扩展词加权方法进行改进,提出一种基于初始用户查询意欲和词与词间语义关联性给扩展词加权的方法。根据此算法得到的扩展词权值不仅反映了该扩展词和原关键词间的关联性,还反映出该扩展词和查询关键词集合中所有元素的关联性。因此,可将基于语义树的查询扩展问题转换为扩展词权值wijs,o,p的计算,如何计算出权值wijs,o,p是文中的核心。实验证明,该算法提高了检索的查准率。 相似文献
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查询扩展技术是在原有用户查询的基础上加入语义相关的新词,组成语义更准确的查询条件.文中对查询扩展算法中扩展词加权方法进行改进,提出一种基于初始用户查询意欲和词与词间语义关联性给扩展词加权的方法.根据此算法得到的扩展词权值不仅反映了该扩展词和原关键词间的关联性,还反映出该扩展词和查询关键词集合中所有元素的关联性.因此,可将基于语义树的查询扩展问题转换为扩展词权值wiis,o,p的计算,如何计算出权值wijs,o,p是文中的核心.实验证明,该算法提高了检索的查准率. 相似文献
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针对局部共现查询扩展算法查准率不高、性能差的缺点,提出了一种基于相关性和语义相似度的查询扩展算法RSIQE(relativity and similarity inosculate query expansion)。该方法首先用局部共现查询扩展算法扩展出n个相关扩展词,继而利用知网资源计算查询的相似度和扩展词的相关性,在此基础上融合扩展的相关度来得到N个扩展词的排序,通过对扩展词序列赋权来重新计算新查询中各词的权重,由新查询词赋权迭代得到检索结果。实验表明,该扩展方法比传统局部共现查询扩展算法不仅具有更优的检索性能,而且检索精度进一步提高。 相似文献
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查询扩展是在原查询词的基础上加入与用户查询词相关的词或者词组,组成新的、更准确的查询序列,使扩展后的查询序列能更清晰地表达用户的查询请求,克服自然语言的“二义性”。基于《计算机网络》概念语义网络能更加有效地找出计算机网络领域内查询词的概念词及扩展概念词,并向上拓展将各个查询词的原始语义关系联接起来,解决了查询词之间缺乏联系的问题,为扩展检索的实现奠定基础。描述了概念语义网络的生成方法、关联概念树的抽取方法和查询扩展检索的计算机实现流程,为教学资源领域的在线学习提供了技术支持。 相似文献
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语义查询扩展中词语-概念相关度的计算 总被引:16,自引:0,他引:16
在基于语义的查询扩展中,为了找到描述查询需求语义的相关概念,词语.概念相关度的计算是语义查询扩展中的关键一步.针对词语.概念相关度的计算,提出一种K2CM(keyword to concept method)方法.K2CM方法从词语.文档.概念所属程度和词语.概念共现程度两个方面来计算词语.概念相关度问语.文档.概念所属程度来源于标注的文档集中词语对概念的所属关系,即词语出现在若干文档中而文档被标注了若干概念.词语.概念共现程度是在词语概念对的共现性基础上增加了词语概念对的文本距离和文档分布特征的考虑.3种不同类型数据集上的语义检索实验结果表明,与传统方法相比,基于K2CM的语义查询扩展可以提高查询效果. 相似文献
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In the practice of information retrieval, there are some problems such as the lack of accurate expression of user query requests, the mismatch between document and query and query optimization. Focusing on these problems, we propose the query expansion method based on conceptual semantic space with deep learning, this hybrid query expansion technique include deep learning and pseudocorrelation feedback, use the deep learning and semantic network WordNet to construct query concept tree in the level of concept semantic space, the pseudo-correlation feedback documents are processed by observation window, compute the co-occurrence weight of the words by using the average mutual information and get the final extended words set. The results of experiment show that the expansion algorithm based on conceptual semantic space with deep learning has better performance than the traditional pseudo-correlation feedback algorithm on query expansion. 相似文献
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查询扩展是优化信息检索的一种有效方法。基于关键词的查询扩展对语义信息的忽略为结果带来了不好的影响,因而提出一种基于本体的查询扩展方法。首先建立本体模型,通过计算本体中的概念语义相似度和实例语义相似度,实现语义查询扩展。 相似文献
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语义检索的关键技术就是语义扩展。文中利用基于带衰减因子的词共现模型计算公式来获得词与词之间相关性信息资源.从而给出了用于信息检索系统中的语义关系库完整的自动构建方法。将生成的语义关系库用于SMART信息检索系统中以实现语义扩展:实验结果证明:具有语义关系库的SMART信息检索系统比原不具有语义关系库的SMART信息检索系统提高了检索效率,特别是大大地提高了查全率。 相似文献
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传统的查询扩展方法由于忽略了词之间的语义关系,在不规范的短小关键字上补充扩展的词已经无法达到预期目标。Linked Data技术利用资源描述框架(RDF)图模型形成Linked Open Data Cloud,能提供更多语义信息。针对查询扩展忽略语义的问题,提出了一种基于语义属性特征图的查询扩展方法。该方法将语义网与图的思想融合,利用以DBpedia资源为顶点的属性图加以扩展。首先,通过有监督的学习训练出15种语义属性特征的权重,用于表达扩展资源的有用性;然后,在整个DBpedia图上通过标签属性实现查询关键字到DBpedia匹配资源的映射;再根据属性特征广度搜索出邻接点,并将其作为扩展候选词,最后筛选出词相关行分值最高的作为最终扩展词。实验表明,与LOD Keyword Expansion方法相比,基于语义属性特征图的扩展方法召回率达到0.89,平均逆排序(MRR)提高4个百分点,与用户查询更匹配。 相似文献
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针对传统查询扩展方法在专业领域中扩展词与原始查询之间缺乏语义关联的问题,提出一种基于语义向量表示的查询扩展方法。首先,构建了一个语义向量表示模型,通过对语料库中词的上下文语义进行学习,得到词的语义向量表示;其次,根据词语义向量表示,计算词之间的语义相似度;然后,选取与查询中词汇的语义最相似的词作为查询的扩展词,扩展原始查询语句;最后,基于提出的查询扩展方法构建了生物医学文档检索系统,针对基于维基百科或WordNet的传统查询扩展方法和BioASQ 2014—2015参加竞赛的系统进行对比实验和显著性差异指标分析。实验结果表明,基于语义向量表示查询扩展的检索方法所得到结果优于传统查询扩展方法的结果,平均准确率至少提高了1个百分点,在与竞赛系统的对比中,系统的效果均有显著性提高。 相似文献