语义检索系统中的查询语句扩展算法改进

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。     

语义检索系统中的查询语句扩展算法改进

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.     

结合概念语义空间的语义扩展技术研究

查询扩展是在原查询词的基础上加入相关的词或者词组,以克服自然语言的"二义性"问题,改进查询意愿的描述。在概念语义空间中进行查询词扩展,可以充分挖掘出查询词之间的关联程度,在整体上把握查询意愿。利用WordNet语义词典中的上下文关系和相似度关系为各个原始查询词构建语义树,并将这些语义树向上溯源建立完整的概念语义空间,以共现信息为特征参数对扩展源中的词进行筛选,以避免过度扩展引起查询语义漂移。还引入动态观察窗口加权模型,以强化共现信息对单词之间关联度的表示。实验结果表明,该扩展算法比传统伪相关反馈算法的扩展质量有明显提高。     

基于潜在语义分析的个性化查询扩展模型

为在信息检索系统中获得更好的查询效果,提出一种混合的个性化查询扩展模型。通过潜在语义分析建立潜在语义空间,并在潜在语义空间中计算得到查询的概念相关扩展词和兴趣相关扩展词,不但有效解决了词典问题,而且满足了不同用户需求多样性和用户多兴趣点的需求。实验表明,该算法能够较好地提高搜索引擎系统的查全率、查准率,以及信息检索效率。     

一种针对特定领域的查询扩展方法

为提高特定领域信息检索的效率,针对用户的查询需求不能准确、清晰地表述查询意图的问题,提出一种基于领域本体的语义查询扩展算法。该算法结合领域本体中知识库和实例库的特点,设计相应的扩展算法。其中,基于知识库的扩展主要依赖于等价关系、父类关系和子类关系等层次结构关系。基于实例库的扩展方法主要有:数值型属性扩展和基于统计的语义字典的文本型属性扩展。最后,利用实验验证语义扩展算法的有效性和可行性,并与相关研究方法进行比较,表明该方法在查全率、查准率上也取得了较好的效果。     

面向旅游领域的语义查询扩展方法

针对传统语义查询扩展方法存在返回结果多以及准确率不高的问题,以旅游领域为背景,提出一种语义加权查询扩展方法。利用本体推理能力与本体中的实体相关度进行查询扩展,结合TF-IDF算法的词频加权与语义相关度加权改善检索结果的排序。实验结果表明,相比其他2种方法,该方法能使更多符合要求的查询结果靠前排列,提高了旅游信息检索的正确率。     

一种面向主题的关键词查询扩展方法

提出一种基于局部统计和语义扩展相结合,面向主题的关键词查询扩展方法。该方法通过对给定主题的初始关键词搜索反馈网页进行分析,采用TF*PSF语义加权方法计算主题候选词的权重来进一步筛选主题关键词。在此基础上,设计了面向Web的主题关键词迭代查询扩展算法,采用主题关键词的组合查询策略,迭代扩展出主题的关键词集合。实验证明该方法是有效的。     

基于本体的查询扩展研究

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。     

基于领域本体和Lucene的语义检索系统研究

语义相似度是影响语义检索系统查准率和查全率的重要因素。设计了一种改进的语义相似度模型,用于量化概念间的关联程度,通过对相似度阈值的控制来调整查询扩展时扩展概念集的范围。在Lucene的基础上设计了一个基于领域本体的语义检索系统,该系统对提交的关键词组进行查询扩展后,将扩展关键词组导入文本检索引擎Lucene中,并把语义相似度作为检索结果排序算法的关键因素。实验结果表明,该语义相似度模型得出的相似度值更加接近专家经验值,系统的查询准确率与未加入查询扩展的Lucene系统相比有较大的提高。     

一个面向需求扩展的不确定数据Top-k查询改进算法

已有的不确定数据top-k查询语义只返回在可能世界中聚集概率最大的一个应答,并不能很好地满足用户差异化的查询需求。针对这个问题,通过引入反映查询需求的指标"需求扩展度",定义了基于需求扩展的不确定数据查询语义RU-Topk,并且提出了在新语义下的查询算法。实验表明,RU-Topk算法具有较小的平均单位查询运行时间,且在满足用户需求的情况下,具备更高的查询效率。     

基于本体和局部共现的查询扩展方法

将语义扩展与统计扩展相结合,提出了一种基于本体和局部共现的查询扩展方法,该方法利用本体和局部共现分别得到语义候选扩展概念集和统计候选扩展概念集,对这两个扩展集进行二次筛选以得到最终的查询扩展概念;并给出了一种计算扩展词权重的方法。实验结果表明,扩展后的查询更能反映用户的查询请求,在设计的语义检索系统中,该方法能有效提高查全率和查准率。     

基于深度语义信息的查询扩展

随着互联网时代的到来,搜索引擎开始被普遍使用。在针对冷门数据时,由于用户的搜索词范围过小,搜索引擎无法检索出需要的数据,此时查询扩展系统可以有效辅助搜索引擎来提供可靠服务。基于全局文档分析的查询扩展方法,提出结合神经网络模型与包含语义信息的语料的语义相关模型,来更深层地提取词语间的语义信息。这些深层语义信息可以为查询扩展系统提供更加全面有效的特征支持,从而分析词语间的可扩展关系。在近义词林、语言知识库“HowNet”义原标注信息等语义数据中抽取局部可扩展词分布,利用神经网络模型的深度挖掘能力将语料空间中每一个词语的局部可扩展词分布拟合成全局可扩展词分布。在与分别基于语言模型和近义词林的查询扩展方法对比实验中,使用基于语义相关模型的查询扩展方法拥有较高的查询扩展效率;尤其针对冷门搜索数据时,语义相关模型的查全率比对比方法分别提高了11.1个百分点与5.29个百分点。     

基于语义向量表示的查询扩展方法

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。     

基于文档平滑和查询扩展的文档敏感信息检测方法

由于办公终端可能出现敏感信息泄露的风险,对终端上的文档进行敏感信息检测就显得十分重要,但现有敏感信息检测方法中存在上下文信息无关的索引导致文档建模不准确、查询语义扩展不充分的问题。为此,首先提出基于上下文的文档索引平滑算法,构建尽可能保留文档信息的索引;然后改进查询语义扩展算法,结合领域本体中概念敏感度适当扩大敏感信息检测范围;最后将文档平滑和查询扩展融合于语言模型,在其基础上提出了文档敏感信息检测方法。将采用不同索引机制、查询关键字扩展算法及检测模型的四种方法进行比较,所提出的算法在文档敏感信息检测中的查全率、准确率和F值分别为0.798,0.786和0.792,各项性能指标均明显优于对比算法。结果表明该算法是一种能更有效检测敏感信息的方法。     

合取语义缓存的并行查询裁剪

语义缓存可以利用查询之间的语义相关性,是提高数据库查询性能的有效技术之一.传统语义缓存是按谓词来组织的,查询裁剪是串行进行的,算法的时间复杂性是指数级的.基于合取语义缓存模型,提出了并行查询裁剪算法.与现有的语义缓存查询裁剪算法相比,并行查询裁剪算法不但可以将算法的复杂性由指数级降为多项式,而且可以提高缓存的利用率,缩短查询的平均响应时间.     

基于语义关联树的分类扩展算法

查询扩展技术中引入语义计算是一个重要的研究方向.针对现有解决方法普遍存在缺少主题知识、引入无关词以及筛选函数不恰当的问题,提出了一种结合主题选取与局部反馈方法的语义关联树模型,从语义的角度进行分类查询扩展.在传统方法基础上结合Web文本分类语料库进行了有主题的分类扩展,并改进了扩展词筛选函数,增加了阈值限定,有效控制了噪音.结合用户交互与局部反馈的方法不但减少了传统相关反馈中用户的工作量而且弥补了单纯局部反馈高度依赖于初次检索结果的缺陷.在SMART平台的实验结果表明,该方法相比一般的查询扩展算法查全率及查准率均有所提高.     

一种基于潜在语义分析的查询扩展算法

该文提出一种新的查询扩展算法。通过对文本进行潜在语义分析,引入计算词语间语义相似度的方法,将文本聚类应用到检索的交互过程中,以提高信息检索的质量。实验结果表明该算法对于提高检索的准确率是十分有效的。     

基于相关性和语义相似度融合的查询扩展方法

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。     

基于深度语义信息的查询扩展

随着互联网时代的到来，搜索引擎开始被普遍使用。在针对冷门数据时，由于用户的搜索词范围过小，搜索引擎无法检索出需要的数据，此时查询扩展系统可以有效辅助搜索引擎来提供可靠服务。基于全局文档分析的查询扩展方法，提出结合神经网络模型与包含语义信息的语料的语义相关模型，来更深层地提取词语间的语义信息。这些深层语义信息可以为查询扩展系统提供更加全面有效的特征支持，从而分析词语间的可扩展关系。在近义词林、语言知识库“HowNet”义原标注信息等语义数据中抽取局部可扩展词分布，利用神经网络模型的深度挖掘能力将语料空间中每一个词语的局部可扩展词分布拟合成全局可扩展词分布。在与分别基于语言模型和近义词林的查询扩展方法对比实验中，使用基于语义相关模型的查询扩展方法拥有较高的查询扩展效率；尤其针对冷门搜索数据时，语义相关模型的查全率比对比方法分别提高了11.1个百分点与5.29个百分点。     

一种基于语义单元的查询扩展方法

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.